Как эффективно использовать квантование для оптимизации производительности нейросетей?

Несколько рекомендаций по эффективному использованию квантования для оптимизации производительности нейросетей:

• Дождаться полного обучения модели. chataibot.ru Перед оптимизацией она должна быть стабильной и хорошо настроенной. chataibot.ru
• Использовать показатели важности. chataibot.ru Это поможет решить, какие параметры следует сократить или изменить. chataibot.ru
• Запускать тесты после каждого шага оптимизации. chataibot.ru Это позволит убедиться, что модель по-прежнему хорошо работает. chataibot.ru
• Создавать резервные копии моделей по мере их использования и использовать инструменты мониторинга для отслеживания производительности. chataibot.ru
• Учитывать аппаратное обеспечение. chataibot.ru Одна и та же модель может работать быстрее или медленнее в зависимости от того, как устройство обрабатывает матричную математику или параллельную обработку. chataibot.ru
• Обращать внимание на количество видеопамяти. serverflow.ru Чем больший размер модели планируется запускать на устройстве, тем более мощные графические ускорители понадобятся. serverflow.ru

Эффективность квантования зависит от архитектуры нейронной сети, набора данных и конкретного используемого метода квантования. cyberleninka.ru Например, квантование может иметь большее влияние на точность для сложных архитектур, таких как рекуррентные нейронные сети, чем для простых архитектур, таких как нейронные сети с прямой связью. cyberleninka.ru