Edge AI: Техники за компресиране на модели за глобално внедряване

Възходът на Edge AI революционизира различни индустрии, като приближава изчисленията и съхранението на данни до източника на данните. Тази промяна на парадигмата позволява по-бързо време за реакция, подобрена поверителност и намалена консумация на мрежови ресурси. Въпреки това, внедряването на сложни AI модели на крайни устройства с ограничени ресурси представлява значителни предизвикателства. Техниките за компресиране на модели са от решаващо значение за преодоляването на тези ограничения и за позволяването на широкото разпространение на Edge AI по целия свят.

Защо компресирането на модели е важно за глобалното внедряване на Edge AI

Крайните устройства, като смартфони, IoT сензори и вградени системи, обикновено имат ограничена изчислителна мощ, памет и живот на батерията. Директното внедряване на големи, сложни AI модели на тези устройства може да доведе до:

• Висока латентност: Бавното време за извод (inference) може да попречи на приложенията в реално време.
• Прекомерна консумация на енергия: Изтощаването на батерията ограничава експлоатационния живот на крайните устройства.
• Ограничения на паметта: Големите модели могат да надхвърлят наличната памет, което предотвратява внедряването.
• Повишени разходи: По-високите хардуерни изисквания водят до увеличени разходи за внедряване.

Техниките за компресиране на модели адресират тези предизвикателства, като намаляват размера и сложността на AI моделите, без значително да жертват точността. Това позволява ефективно внедряване на устройства с ограничени ресурси, отключвайки широк спектър от приложения в различни глобални контексти.

Ключови техники за компресиране на модели

Няколко техники за компресиране на модели се използват често в Edge AI:

1. Квантизация

Квантизацията намалява прецизността на теглата и активациите на модела от числа с плаваща запетая (напр. 32-битови или 16-битови) до цели числа с по-малко битове (напр. 8-битови, 4-битови или дори двоични). Това намалява заеманата памет и изчислителната сложност на модела.

Видове квантизация:

• Квантизация след обучение (PTQ): Това е най-простата форма на квантизация, при която моделът се обучава с точност на плаваща запетая и след това се квантизира след обучението. Изисква минимални усилия, но може да доведе до спад в точността. Често се използват техники като калибрационни набори от данни за смекчаване на загубата на точност.
• Обучение, съобразено с квантизацията (QAT): Това включва обучение на модела, като се има предвид квантизацията. По време на обучението моделът симулира ефектите от квантизацията, което му позволява да се адаптира и да поддържа точност, когато бъде внедрен в квантизиран формат. QAT обикновено дава по-добра точност от PTQ, но изисква повече изчислителни ресурси и експертиза.
• Динамична квантизация: По време на извода параметрите на квантизацията се определят динамично въз основа на обхвата на активациите. Това може да подобри точността в сравнение със статичната квантизация, но също така въвежда известно натоварване.

Пример:

Да разгледаме тегло в невронна мрежа със стойност 0.75, представено като 32-битово число с плаваща запетая. След квантизация до 8-битови цели числа, тази стойност може да бъде представена като 192 (ако приемем коефициент на мащабиране). Това значително намалява необходимото пространство за съхранение на теглото.

Глобални съображения:

Различните хардуерни платформи имат различни нива на поддръжка за различни схеми на квантизация. Например, някои мобилни процесори са оптимизирани за 8-битови целочислени операции, докато други могат да поддържат по-агресивни нива на квантизация. Важно е да се избере схема на квантизация, която е съвместима с целевата хардуерна платформа в конкретния регион, където устройството ще бъде внедрено.

2. Подрязване (Pruning)

Подрязването включва премахване на маловажни тегла или връзки от невронната мрежа. Това намалява размера и сложността на модела, без да засяга значително неговата производителност.

Видове подрязване:

• Подрязване на тегла: Индивидуални тегла с малки стойности се задават на нула. Това създава разредени матрици на теглата, които могат да бъдат компресирани и обработвани по-ефективно.
• Подрязване на неврони: Цели неврони или канали се премахват от мрежата. Това може да доведе до по-значителни намаления на размера на модела, но може също да изисква преобучение за поддържане на точността.
• Подрязване на слоеве: Цели слоеве могат да бъдат премахнати, ако техният принос към общата производителност е минимален.

Пример:

В невронна мрежа тегло, свързващо два неврона, има стойност близка до нула (напр. 0.001). Подрязването на това тегло го задава на нула, като ефективно премахва връзката. Това намалява броя на изчисленията, необходими по време на извод.

Глобални съображения:

Оптималната стратегия за подрязване зависи от конкретната архитектура на модела и целевото приложение. Например, модел, внедрен в среда с ниска пропусквателна способност на мрежата, може да се възползва от агресивно подрязване за минимизиране на размера на модела, дори ако това води до леко намаляване на точността. Обратно, модел, внедрен в среда с висока производителност, може да даде приоритет на точността пред размера. Компромисът трябва да бъде съобразен със специфичните нужди на глобалния контекст на внедряване.

3. Дестилация на знания (Knowledge Distillation)

Дестилацията на знания включва обучение на по-малък модел „студент“, който да имитира поведението на по-голям и по-сложен модел „учител“. Моделът учител обикновено е добре обучен модел с висока точност, докато моделът студент е проектиран да бъде по-малък и по-ефективен.

Процес:

1. Обучете голям и точен модел учител.
2. Използвайте модела учител, за да генерирате „меки етикети“ (soft labels) за данните за обучение. Меките етикети са вероятностни разпределения по класове, а не твърди one-hot етикети.
3. Обучете модела студент да съответства на меките етикети, генерирани от модела учител. Това насърчава модела студент да научи основополагащото знание, уловено от модела учител.

Пример:

Голяма конволюционна невронна мрежа (CNN), обучена върху голям набор от данни с изображения, се използва като модел учител. По-малка и по-ефективна CNN се обучава като модел студент. Моделът студент се обучава да предвижда същите вероятностни разпределения като модела учител, като ефективно научава знанието на учителя.

Глобални съображения:

Дестилацията на знания може да бъде особено полезна за внедряване на AI модели в среди с ограничени ресурси, където не е възможно да се обучи голям модел директно на крайното устройство. Тя позволява прехвърляне на знания от мощен сървър или облачна платформа към леко крайно устройство. Това е особено актуално в райони с ограничени изчислителни ресурси или ненадеждна интернет връзка.

4. Ефективни архитектури

Проектирането на ефективни архитектури на модели от самото начало може значително да намали размера и сложността на AI моделите. Това включва използването на техники като:

• Разделими по дълбочина конволюции (Depthwise Separable Convolutions): Тези конволюции разлагат стандартните конволюции на две отделни операции: конволюция по дълбочина и точкова конволюция. Това намалява броя на необходимите параметри и изчисления.
• MobileNets: Семейство от леки CNN архитектури, предназначени за мобилни устройства. MobileNets използват разделими по дълбочина конволюции и други техники за постигане на висока точност с минимални изчислителни разходи.
• ShuffleNet: Друго семейство от леки CNN архитектури, които използват операции за разбъркване на канали (channel shuffle) за подобряване на потока на информация между каналите.
• SqueezeNet: CNN архитектура, която използва слоеве за „свиване“ (squeeze) и „разширяване“ (expand) за намаляване на броя на параметрите, като същевременно поддържа точността.
• Механизми на внимание (Attention Mechanisms): Включването на механизми на внимание позволява на модела да се фокусира върху най-релевантните части от входа, намалявайки необходимостта от големи, плътни слоеве.

Пример:

Замяната на стандартни конволюционни слоеве в CNN с разделими по дълбочина конволюции може значително да намали броя на параметрите и изчисленията, правейки модела по-подходящ за внедряване на мобилни устройства.

Глобални съображения:

Изборът на ефективна архитектура трябва да бъде съобразен с конкретната задача и целевата хардуерна платформа. Някои архитектури може да са по-подходящи за класификация на изображения, докато други може да са по-подходящи за обработка на естествен език. Важно е да се направят сравнителни тестове (benchmarking) на различни архитектури на целевия хардуер, за да се определи най-добрият вариант. Трябва да се вземат предвид и съображения като енергийна ефективност, особено в региони, където наличието на електроенергия е проблем.

Комбиниране на техники за компресиране

Най-ефективният подход към компресирането на модели често включва комбиниране на няколко техники. Например, един модел може да бъде подрязан, след това квантизиран и накрая дестилиран, за да се намалят допълнително неговият размер и сложност. Редът, в който се прилагат тези техники, също може да повлияе на крайната производителност. Експериментирането е ключово за намирането на оптималната комбинация за дадена задача и хардуерна платформа.

Практически съображения за глобално внедряване

Глобалното внедряване на компресирани AI модели изисква внимателно обмисляне на няколко фактора:

• Хардуерно разнообразие: Крайните устройства се различават значително по отношение на изчислителна мощ, памет и живот на батерията. Стратегията за компресиране трябва да бъде съобразена със специфичните хардуерни възможности на целевите устройства в различните региони.
• Мрежова свързаност: В райони с ограничена или ненадеждна мрежова свързаност може да се наложи да се извършват повече изчисления локално на крайното устройство. Това може да изисква по-агресивно компресиране на модела, за да се минимизира размерът му и да се намали зависимостта от облачни ресурси.
• Поверителност на данните: Техниките за компресиране на модели могат да се използват и за подобряване на поверителността на данните, като се намали количеството данни, което трябва да се предава към облака. Федеративното обучение, комбинирано с компресиране на модели, може да позволи съвместно обучение на модели без споделяне на чувствителни данни.
• Съответствие с регулациите: Различните държави имат различни регулации относно поверителността и сигурността на данните. Внедряването на AI модели трябва да съответства на всички приложими разпоредби в целевия регион.
• Локализация: Може да се наложи AI моделите да бъдат локализирани, за да поддържат различни езици и културни контексти. Това може да включва адаптиране на архитектурата на модела, преобучение на модела с локализирани данни или използване на техники за машинен превод.
• Енергийна ефективност: Оптимизирането на консумацията на енергия е от решаващо значение за удължаване на живота на батерията на крайните устройства, особено в региони, където достъпът до електричество е ограничен.

Инструменти и рамки (Frameworks)

Налични са няколко инструмента и рамки, които подпомагат компресирането и внедряването на модели на крайни устройства:

• TensorFlow Lite: Набор от инструменти за внедряване на TensorFlow модели на мобилни и вградени устройства. TensorFlow Lite включва поддръжка за квантизация, подрязване и други техники за компресиране на модели.
• PyTorch Mobile: Рамка за внедряване на PyTorch модели на мобилни устройства. PyTorch Mobile предоставя инструменти за квантизация, подрязване и други техники за оптимизация.
• ONNX Runtime: Междуплатформен енджин за изводи (inference engine), който поддържа широк спектър от хардуерни платформи. ONNX Runtime включва поддръжка за квантизация и оптимизация на модели.
• Apache TVM: Компилаторна рамка за оптимизиране и внедряване на модели за машинно обучение на различни хардуерни платформи.
• Qualcomm AI Engine: Хардуерна и софтуерна платформа за ускоряване на AI работни натоварвания на процесори Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: Платформа за внедряване на AI модели на процесори MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: Набор от инструменти за оптимизиране и внедряване на AI модели на хардуер на Intel.

Бъдещи тенденции

Областта на компресирането на модели непрекъснато се развива. Някои от ключовите бъдещи тенденции включват:

• Търсене на невронни архитектури (NAS): Автоматизиране на процеса на проектиране на ефективни архитектури на модели.
• NAS, съобразено с хардуера: Проектиране на модели, които са специално оптимизирани за целевата хардуерна платформа.
• Динамично компресиране на модели: Адаптиране на стратегията за компресиране въз основа на текущите работни условия и наличността на ресурси.
• Федеративно обучение с компресиране на модели: Комбиниране на федеративно обучение с компресиране на модели, за да се даде възможност за съвместно обучение на модели на крайни устройства с ограничени ресурси.
• Обясним изкуствен интелект (XAI) за компресирани модели: Гарантиране, че компресираните модели остават интерпретируеми и надеждни.

Заключение

Компресирането на модели е съществена техника за позволяване на широкото разпространение на Edge AI в световен мащаб. Чрез намаляване на размера и сложността на AI моделите става възможно те да бъдат внедрени на крайни устройства с ограничени ресурси, отключвайки широк спектър от приложения в различни контексти. Тъй като областта на Edge AI продължава да се развива, компресирането на модели ще играе все по-важна роля за превръщането на AI в достъпен за всеки и навсякъде.

Успешното внедряване на Edge AI модели в световен мащаб изисква внимателно планиране и отчитане на уникалните предизвикателства и възможности, които различните региони и хардуерни платформи предлагат. Като използват техниките и инструментите, обсъдени в това ръководство, разработчиците и организациите могат да проправят пътя към бъдеще, в което AI е безпроблемно интегриран в ежедневието, подобрявайки ефективността, производителността и качеството на живот за хората по целия свят.