মেশিন লার্নিং মডেল অপ্টিমাইজ করুন
import tensorflow as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot import tf_keras as keras model = keras.Sequential([...]) pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay( initial_sparsity=0.0, final_sparsity=0.5, begin_step=2000, end_step=4000) model_for_pruning = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude( model, pruning_schedule=pruning_schedule) ... model_for_pruning.fit(...)
TensorFlow মডেল অপ্টিমাইজেশান টুলকিট হল এমএল মডেল অপ্টিমাইজ করার জন্য টুলের একটি স্যুট যা স্থাপনা এবং সম্পাদনের জন্য। অনেক ব্যবহারের মধ্যে, টুলকিট ব্যবহার করা কৌশলগুলিকে সমর্থন করে:
- ক্লাউড এবং এজ ডিভাইসের (যেমন মোবাইল, IoT) জন্য লেটেন্সি এবং ইনফারেন্স খরচ কমিয়ে দিন।
- প্রক্রিয়াকরণ, মেমরি, বিদ্যুৎ-ব্যবহার, নেটওয়ার্ক ব্যবহার, এবং মডেল স্টোরেজ স্পেস সীমাবদ্ধতার সাথে ডিভাইসগুলিকে প্রান্তে মডেল স্থাপন করুন।
- বিদ্যমান হার্ডওয়্যার বা নতুন বিশেষ উদ্দেশ্য অ্যাক্সিলারেটরগুলির জন্য কার্যকরীকরণ সক্ষম করুন এবং অপ্টিমাইজ করুন৷
আপনার কাজের উপর নির্ভর করে মডেল এবং অপ্টিমাইজেশান টুল নির্বাচন করুন:
-
অফ-দ্য-শেল্ফ মডেলগুলির সাথে কর্মক্ষমতা উন্নত করুন
অনেক ক্ষেত্রে, প্রাক-অপ্টিমাইজ করা মডেলগুলি আপনার অ্যাপ্লিকেশনের দক্ষতা উন্নত করতে পারে। -
TensorFlow মডেল অপ্টিমাইজেশান টুলকিট ব্যবহার করুন
একটি ইতিমধ্যে-প্রশিক্ষিত TensorFlow মডেল অপ্টিমাইজ করতে পোস্ট-ট্রেনিং টুল ব্যবহার করে দেখুন। -
আরও অপ্টিমাইজ করুন
প্রশিক্ষণ-সময় অপ্টিমাইজেশান সরঞ্জাম ব্যবহার করুন এবং কৌশলগুলি সম্পর্কে জানুন।