Kako povećati brzinu na testu bez ponovnog treniranja modela?

Да би се повећала брзина модела током тестирања без поновног тренинга, могу се користити различити приступи:

• Оптимизација инференције: коришћење бржих библиотека или оквира који подржавају хардверско убрзање (нпр. TensorRT, ONNX Runtime).
• Квантизација модела: смањење прецизности тежина (нпр. са float32 на int8) ради убрзања рачунања и смањења меморије.
• Pruning (секање) модела: уклањање неважних тежина или неурона ради смањења величине и убрзања.
• Batching (груписање): обрада више улаза истовремено за боље коришћење ресурса.
• Кеширање резултата: ако се улази понављају, резултати могу бити кеширани за брз приступ.

Пример коришћења ONNX Runtime-а за убрзање инференције:

import onnxruntime as ort

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

На овај начин, без поновног тренинга, може се убрзати тестирање оптимизацијом саме инференције.