Какие существуют способы оптимизации работы с TensorFlow в производственных условиях?

Некоторые способы оптимизации работы с TensorFlow в производственных условиях:

• Оптимизация конвейера ввода данных. 2 Эффективность загрузки и предварительной обработки данных сильно влияет на общую скорость вывода. 2 Можно использовать, например, tf.data API для оптимизации процесса загрузки данных, асинхронной предварительной обработки и применения таких техник, как предварительное извлечение и кэширование. 2
• Использование оптимизированных операций. 2 TensorFlow предоставляет высокопроизводительные оптимизированные операции (Ops), которые ускорены GPU или оптимизированы для конкретного оборудования. 2
• Квантование. 23 Преобразование чисел модели с плавающей запятой в целые числа может ускорить вывод и уменьшить размер модели. 3
• Оптимизация графа вывода. 2 Такие методы, как сворачивание констант, устранение общих подвыражений и обрезка графа, могут устранить избыточные вычисления и уменьшить общий размер графа, что приведёт к более быстрому выводу. 2
• Профилирование и мониторинг. 2 Чтобы выявить узкие места в производительности и области для улучшения, можно профилировать модель во время вывода с помощью инструментов профилирования TensorFlow. 2
• Оптимизация оборудования. 2 Можно оптимизировать модель TensorFlow для конкретного используемого оборудования. 2 Например, использовать cuDNN для графических процессоров NVIDIA или OpenVINO для процессоров Intel. 2
• Использование TensorFlow Lite. 2 Если позволяет развертывание, можно рассмотреть преобразование модели в формат TensorFlow Lite, который оптимизирован для мобильных и пограничных устройств. 2
• Параллелизация или пакетная обработка. 2 Если применимо, можно рассмотреть параллелизацию или пакетную обработку запросов вывода для максимальной пропускной способности. 2