TensorFlow মডেল অপ্টিমাইজেশান দিয়ে শুরু করুন

1. টাস্কের জন্য সেরা মডেল নির্বাচন করুন

টাস্কের উপর নির্ভর করে, আপনাকে মডেলের জটিলতা এবং আকারের মধ্যে একটি ট্রেডঅফ করতে হবে। আপনার টাস্ক উচ্চ নির্ভুলতা প্রয়োজন, তারপর আপনি একটি বড় এবং জটিল মডেল প্রয়োজন হতে পারে. যে কাজগুলির জন্য কম নির্ভুলতার প্রয়োজন হয়, সেগুলির জন্য একটি ছোট মডেল ব্যবহার করা ভাল কারণ তারা কেবল কম ডিস্কের স্থান এবং মেমরি ব্যবহার করে না, তবে সেগুলি সাধারণত দ্রুত এবং আরও শক্তি সাশ্রয়ী হয়।

2. প্রাক-অপ্টিমাইজ করা মডেল

দেখুন যে কোনো বিদ্যমান TensorFlow Lite প্রি-অপ্টিমাইজ করা মডেল আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা প্রদান করে কিনা।

3. পোস্ট-ট্রেনিং টুলিং

আপনি যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে না পারেন, তাহলে টেনসরফ্লো লাইট রূপান্তরের সময় টেনসরফ্লো লাইট পোস্ট-ট্রেনিং কোয়ান্টাইজেশন টুল ব্যবহার করার চেষ্টা করুন, যা আপনার ইতিমধ্যে-প্রশিক্ষিত টেনসরফ্লো মডেলকে অপ্টিমাইজ করতে পারে।

আরও জানতে পোস্ট-ট্রেনিং কোয়ান্টাইজেশন টিউটোরিয়াল দেখুন।

পরবর্তী ধাপ: ট্রেনিং-টাইম টুলিং

যদি উপরের সহজ সমাধানগুলি আপনার চাহিদা পূরণ না করে, তাহলে আপনাকে প্রশিক্ষণ-সময় অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হতে পারে। আমাদের প্রশিক্ষণ-সময় সরঞ্জামগুলির সাথে আরও অপ্টিমাইজ করুন এবং আরও গভীরে খনন করুন৷