TensorFlow মডেল অপ্টিমাইজেশান টুলকিট মেশিন লার্নিং ইনফারেন্স অপ্টিমাইজ করার জটিলতা কমিয়ে দেয়।
লেটেন্সি, মেমরি ব্যবহার এবং অনেক ক্ষেত্রে পাওয়ার খরচের কারণে মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করার সময় ইনফারেন্স দক্ষতা একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগের বিষয়। বিশেষ করে এজ ডিভাইসে, যেমন মোবাইল এবং ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT), সংস্থানগুলি আরও সীমাবদ্ধ, এবং মডেলের আকার এবং গণনার দক্ষতা একটি প্রধান উদ্বেগের বিষয় হয়ে উঠেছে।
বিভিন্ন আর্কিটেকচারে প্রশিক্ষিত মডেলের সংখ্যার সাথে প্রশিক্ষণের গণনাগত চাহিদা বৃদ্ধি পায়, যেখানে অনুমানের গণনাগত চাহিদা ব্যবহারকারীর সংখ্যার অনুপাতে বৃদ্ধি পায়।
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
মডেল অপ্টিমাইজেশান দরকারী, অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে, এর জন্য:
- ক্লাউড এবং এজ ডিভাইসের (যেমন মোবাইল, আইওটি) উভয়ের জন্য অনুমানের জন্য বিলম্ব এবং খরচ কমানো।
- প্রক্রিয়াকরণ, মেমরি এবং/অথবা পাওয়ার-ব্যবহারের উপর সীমাবদ্ধতা সহ প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে মডেল স্থাপন করা।
- ওভার-দ্য-এয়ার মডেল আপডেটের জন্য পেলোডের আকার হ্রাস করা।
- ফিক্সড-পয়েন্ট ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধ-তে বা অপ্টিমাইজ করাতে কার্যকর করা।
- বিশেষ উদ্দেশ্য হার্ডওয়্যার ত্বরক জন্য মডেল অপ্টিমাইজ করা.
অপ্টিমাইজেশান কৌশল
মডেল অপ্টিমাইজেশানের ক্ষেত্রে বিভিন্ন কৌশল জড়িত থাকতে পারে:
- ছাঁটাই এবং কাঠামোগত ছাঁটাই সহ পরামিতি গণনা হ্রাস করুন।
- পরিমাপকরণের সাথে প্রতিনিধিত্বমূলক নির্ভুলতা হ্রাস করুন।
- কম পরামিতি বা দ্রুত এক্সিকিউশন সহ মূল মডেল টপোলজিকে আরও কার্যকরীতে আপডেট করুন। উদাহরণস্বরূপ, টেনসর পচন পদ্ধতি এবং পাতন
আমাদের টুলকিট প্রশিক্ষণ-পরবর্তী কোয়ান্টাইজেশন , কোয়ান্টাইজেশন সচেতন প্রশিক্ষণ , ছাঁটাই এবং ক্লাস্টারিং সমর্থন করে। টুলকিট বিভিন্ন কৌশল একত্রিত করার জন্য সহযোগী অপ্টিমাইজেশনের জন্য পরীক্ষামূলক সহায়তা প্রদান করে।
কোয়ান্টাইজেশন
কোয়ান্টাইজড মডেলগুলি হল সেইগুলি যেখানে আমরা কম নির্ভুলতার সাথে মডেলগুলিকে উপস্থাপন করি, যেমন 32-বিট ফ্লোটের বিপরীতে 8-বিট পূর্ণসংখ্যা। নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারকে লিভারেজ করার জন্য নিম্ন নির্ভুলতা প্রয়োজন।
স্পারসিটি এবং ছাঁটাই
স্পার্স মডেলগুলি হল সেগুলি যেখানে অপারেটরগুলির মধ্যে সংযোগগুলি (অর্থাৎ নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরগুলি) ছাঁটাই করা হয়েছে, প্যারামিটার টেনসরগুলিতে শূন্য প্রবর্তন করে।
ক্লাস্টারিং
ক্লাস্টার করা মডেলগুলি হল সেইগুলি যেখানে মূল মডেলের পরামিতিগুলি অল্প সংখ্যক অনন্য মান দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয়।
সহযোগিতামূলক অপ্টিমাইজেশন
টুলকিটটি সহযোগী অপ্টিমাইজেশনের জন্য পরীক্ষামূলক সহায়তা প্রদান করে। এটি আপনাকে বেশ কয়েকটি মডেল কম্প্রেশন কৌশল একত্রিত করে উপকৃত হতে এবং একই সাথে কোয়ান্টাইজেশন সচেতন প্রশিক্ষণের মাধ্যমে উন্নত নির্ভুলতা অর্জন করতে সক্ষম করে।