Ako zvýšiť rýchlosť na teste bez opätovného učenia modelu?

Na zvýšenie rýchlosti modelu počas testovacej fázy bez opätovného tréningu je možné použiť niekoľko prístupov:

• Optimalizácia inferencie: použitie rýchlejších knižníc alebo rámcov podporujúcich hardvérové zrýchlenie (napríklad TensorRT, ONNX Runtime).
• Kvantizácia modelu: zníženie presnosti váh (napríklad z float32 na int8) na zrýchlenie výpočtov a zníženie pamäte.
• Pruning (orezávanie) modelu: odstránenie menej dôležitých váh alebo neurónov na zníženie veľkosti a zrýchlenie.
• Batching (zhlukovanie): spracovanie viacerých vstupov súčasne na lepšie využitie zdrojov.
• Cacheovanie výsledkov: ak sa vstupy opakujú, môžu byť výsledky uložené do cache pre rýchly prístup.

Príklad použitia ONNX Runtime na zrýchlenie inferencie:

import onnxruntime as ort

session = ort.InferenceSession('model.onnx')
inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_data}
outputs = session.run(None, inputs)

Takto, bez opätovného tréningu, je možné zrýchliť testovanie optimalizáciou samotného procesu inferencie.