টেনসরফ্লো মডেল অপ্টিমাইজেশন

টেনসরফ্লো মডেল অপ্টিমাইজেশন টুলকিট মেশিন লার্নিংয়ের অনুমানটি অনুকূলকরণের জটিলতা হ্রাস করে।

বিলম্বিতা, মেমরির ব্যবহার এবং অনেক ক্ষেত্রে বিদ্যুত ব্যবহারের কারণে মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করার সময় অনুকরণ দক্ষতা একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগ। বিশেষত প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে, যেমন মোবাইল এবং ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) এ, সংস্থানগুলি আরও সীমাবদ্ধ হয় এবং মডেলের আকার এবং গণনার দক্ষতা একটি বড় উদ্বেগ হয়ে যায়।

প্রশিক্ষণের জন্য গণনামূলক চাহিদা বিভিন্ন আর্কিটেকচারে প্রশিক্ষিত মডেলগুলির সংখ্যার সাথে বৃদ্ধি পায়, যেখানে অনুকরণের জন্য গণনার চাহিদা ব্যবহারকারীর সংখ্যার অনুপাতে বৃদ্ধি পায়।

ব্যবহারের ক্ষেত্রে

মডেল অপ্টিমাইজেশন অন্যান্য বিষয়গুলির মধ্যেও দরকারী, এর জন্য:

  • ক্লাউড এবং প্রান্ত উভয় ডিভাইস (উদাঃ মোবাইল, আইওটি) এর অনুমানের জন্য বিলম্বিতা এবং ব্যয় হ্রাস করা।
  • প্রসেসিং, মেমরি এবং / বা পাওয়ার-ব্যবহারের উপর বিধিনিষেধ সহ প্রান্ত ডিভাইসে মডেল স্থাপন করা।
  • ওভার-দ্য এয়ার মডেল আপডেটের জন্য পেডলোডের আকার হ্রাস করা।
  • স্থায়ী-পয়েন্ট ক্রিয়াকলাপের জন্য হার্ডওয়্যার বা সীমাবদ্ধ-এর জন্য অপ্টিমাইজড কার্যকর কার্যকর করা।
  • বিশেষ উদ্দেশ্যে হার্ডওয়্যার ত্বরণকারীদের জন্য মডেলগুলি অনুকূল করা।

অনুকূলকরণ কৌশল

মডেল অপ্টিমাইজেশনের ক্ষেত্রটিতে বিভিন্ন কৌশল জড়িত থাকতে পারে:

  • ছাঁটাই এবং কাঠামোগত ছাঁটাইয়ের সাথে পরামিতি গণনা হ্রাস করুন।
  • পরিমাণের সাথে প্রতিনিধিত্বমূলক নির্ভুলতা হ্রাস করুন।
  • হ্রাস পরামিতি বা দ্রুত সম্পাদন সহ আরও দক্ষ একটিতে মূল মডেল টপোলজি 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 সহায়তাও সরবরাহ করে।

কোয়ান্টাইজেশন

কোয়ান্টাইজড মডেলগুলি হ'ল আমরা যেখানে কম স্পষ্টতা সহ মডেলগুলি উপস্থাপন করি যেমন 32-বিট ফ্লোটের বিপরীতে 8-বিট ইন্টিজার। নিম্নতম নির্ভুলতা নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারটি অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয়।

স্পারসিটি এবং ছাঁটাই

বিচ্ছিন্ন মডেলগুলি হ'ল যেখানে অপারেটরগুলির মধ্যে সংযোগগুলি (অর্থাত্ নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরগুলি) ছাঁটাই করা হয়েছে, প্যারামিটার টেনারগুলির সাথে শূন্যগুলি প্রবর্তন করা হয়েছে।

ক্লাস্টারিং

ক্লাস্টার্ড মডেলগুলি হ'ল আসল মডেলের প্যারামিটারগুলি স্বল্প সংখ্যক অনন্য মানের দ্বারা প্রতিস্থাপন করা হয়।

সহযোগী অপ্টিমাইজডন

টুলকিট সহযোগী অপ্টিমাইজেশনের জন্য পরীক্ষামূলক সহায়তা সরবরাহ করে। এটি আপনাকে বেশ কয়েকটি মডেল সংকোচনের কৌশলগুলির সংমিশ্রণ থেকে উপকৃত করতে এবং একই সাথে মাপদণ্ড সচেতন প্রশিক্ষণের মাধ্যমে উন্নত নির্ভুলতা অর্জনে সক্ষম করে।