ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
ಎಡ್ಜ್ AI: ಜಾಗತಿಕ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಎಡ್ಜ್ AI ಯ ಏರಿಕೆಯು ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಹತ್ತಿರ ತರುವ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯು ವೇಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ, ವರ್ಧಿತ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ಎಡ್ಜ್ AI ಯ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಎಡ್ಜ್ AI ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು, IoT ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಂತಹ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೀಮಿತ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ, ಸಂಕೀರ್ಣ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೇಟೆನ್ಸಿ: ನಿಧಾನಗತಿಯ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸಮಯಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು.
- ಅತಿಯಾದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆ: ಬ್ಯಾಟರಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ಬರಿದಾಗಿಸುವುದು ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಮೀರಬಹುದು, ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು.
- ಹೆಚ್ಚಿದ ವೆಚ್ಚ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿದ ನಿಯೋಜನಾ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ AI ಮಾದರಿಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜಾಗತಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಎಡ್ಜ್ AI ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
೧. ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್
ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ಮಾಡೆಲ್‌ನ ತೂಕ (weights) ಮತ್ತು ಆಕ್ಟಿವೇಶನ್‌ಗಳ (activations) ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ (ಉದಾ., 32-ಬಿಟ್ ಅಥವಾ 16-ಬಿಟ್) ಕಡಿಮೆ-ಬಿಟ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳಿಗೆ (ಉದಾ., 8-ಬಿಟ್, 4-ಬಿಟ್, ಅಥವಾ ಬೈನರಿ) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಮೆಮೊರಿ ಫುಟ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ವಿಧಗಳು:
- ಪೋಸ್ಟ್-ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ (PTQ): ಇದು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್‌ನ ಸರಳ ರೂಪವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ನಂತರ ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಯತ್ನ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ನಿಖರತೆಯ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್-ಅವೇರ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ (QAT): ಇದು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಾಡೆಲ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್‌ನ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ಡ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಿದಾಗ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. QAT ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ PTQ ಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್: ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಆಕ್ಟಿವೇಶನ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಥಿರ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಕೆಲವು ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ:
ಒಂದು ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿನ (neural network) ತೂಕವು 0.75 ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 32-ಬಿಟ್ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. 8-ಬಿಟ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳಿಗೆ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ನಂತರ, ಈ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 192 ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು (ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ). ಇದು ತೂಕಕ್ಕೆ ಬೇಕಾದ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
ವಿವಿಧ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ವಿವಿಧ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಮೊಬೈಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು 8-ಬಿಟ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರವು ಹೆಚ್ಚು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು. ಸಾಧನವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ಗುರಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ.
೨. ಪ್ರೂನಿಂಗ್
ಪ್ರೂನಿಂಗ್, ನರಮಂಡಲದಿಂದ (neural network) ಅಪ್ರಮುಖವಾದ ತೂಕಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬಾಧಿಸದೆ ಅದರ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೂನಿಂಗ್ ವಿಧಗಳು:
- ವೇಯ್ಟ್ ಪ್ರೂನಿಂಗ್: ಸಣ್ಣ ಮ್ಯಾಗ್ನಿಟ್ಯೂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ತೂಕಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಪಾರ್ಸ್ (sparse) ತೂಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ನ್ಯೂರಾನ್ ಪ್ರೂನಿಂಗ್: ಸಂಪೂರ್ಣ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಡಿತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಆದರೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕಾಗಬಹುದು.
- ಲೇಯರ್ ಪ್ರೂನಿಂಗ್: ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅವುಗಳ ಕೊಡುಗೆ ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿದ್ದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ:
ಒಂದು ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ತೂಕವು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಉದಾ., 0.001). ಈ ತೂಕವನ್ನು ಪ್ರೂನಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರೂನಿಂಗ್ ತಂತ್ರವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಡಿಮೆ-ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯು, ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಇಳಿಕೆಯಾದರೂ, ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರೂನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯು ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ನಿಖರತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು. ಈ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ನಿಯೋಜನಾ ಸಂದರ್ಭದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು.
೩. ನಾಲೆಜ್ ಡಿಸ್ಟಿಲೇಶನ್
ನಾಲೆಜ್ ಡಿಸ್ಟಿಲೇಶನ್, ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ "ಟೀಚರ್" ಮಾದರಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಚಿಕ್ಕದಾದ "ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್" ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ ಮಾದರಿಯು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
- ದೊಡ್ಡ, ನಿಖರವಾದ ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
- ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ "ಸಾಫ್ಟ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು" ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸಾಫ್ಟ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಕಠಿಣವಾದ ಒನ್-ಹಾಟ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ವರ್ಗಗಳ ಮೇಲಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
- ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಸಾಫ್ಟ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಇದು ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಯು ಸೆರೆಹಿಡಿದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ:
ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ (CNN) ಅನ್ನು ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ CNN ಅನ್ನು ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ ಮಾದರಿಯು ಟೀಚರ್ ಮಾದರಿಯಂತೆಯೇ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಟೀಚರ್‌ನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಾಲೆಜ್ ಡಿಸ್ಟಿಲೇಶನ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಇದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಿಂದ ಹಗುರವಾದ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸೀಮಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ.
೪. ದಕ್ಷ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು
ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ದಕ್ಷ ಮಾದರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ AI ಮಾದರಿಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ಡೆಪ್ತ್‌ವೈಸ್ ಸಪರೇಬಲ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ಸ್: ಈ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ: ಡೆಪ್ತ್‌ವೈಸ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್‌ವೈಸ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್. ಇದು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಮೊಬೈಲ್‌ನೆಟ್ಸ್: ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹಗುರವಾದ CNN ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಒಂದು ಕುಟುಂಬ. ಮೊಬೈಲ್‌ನೆಟ್‌ಗಳು ಡೆಪ್ತ್‌ವೈಸ್ ಸಪರೇಬಲ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕನಿಷ್ಠ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ.
- ಶಫಲ್‌ನೆಟ್: ಚಾನೆಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾಹಿತಿ ಹರಿವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಚಾನೆಲ್ ಶಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಗುರವಾದ CNN ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಕುಟುಂಬ.
- ಸ್ಕ್ವೀಝ್‌ನೆಟ್: ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು "ಸ್ಕ್ವೀಝ್" ಮತ್ತು "ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಯಾಂಡ್" ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ CNN ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್.
- ಅಟೆನ್ಶನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂಗಳು: ಅಟೆನ್ಶನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ದೊಡ್ಡ, ದಟ್ಟವಾದ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ:
CNN ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೆಪ್ತ್‌ವೈಸ್ ಸಪರೇಬಲ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
ದಕ್ಷ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು. ಕೆಲವು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಇಮೇಜ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇತರವು ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಗುರಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ವಿದ್ಯುತ್ ಲಭ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಇಂಧನ ದಕ್ಷತೆಯಂತಹ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು
ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್‌ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರೂನ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅದರ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಡಿಸ್ಟಿಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಕ್ರಮವು ಅಂತಿಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯೋಗವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸಂಕುಚಿತ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
- ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆ: ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿ ಅವಧಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಗುರಿ ಸಾಧನಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು.
- ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕ: ಸೀಮಿತ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಮಾದರಿ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.
- ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ: ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಬೇಕಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದೆ ಸಹಯೋಗದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ: ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. AI ಮಾದರಿಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯು ಗುರಿ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು.
- ಸ್ಥಳೀಕರಣ: ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಇದು ಮಾದರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು, ಅಥವಾ ಮಷೀನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
- ಇಂಧನ ದಕ್ಷತೆ: ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳ ಬ್ಯಾಟರಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಇಂಧನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಲಭ್ಯತೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ.
ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು
ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ:
- ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್: ಮೊಬೈಲ್ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪರಿಕರಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್. ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ಪ್ರೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಮೊಬೈಲ್: ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಒಂದು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್. ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಮೊಬೈಲ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ಪ್ರೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್: ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್. ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ ಮಾಡೆಲ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಅಪಾಚೆ TVM: ವಿವಿಧ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಒಂದು ಕಂಪೈಲರ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್.
- ಕ್ವಾಲ್ಕಾಮ್ AI ಇಂಜಿನ್: ಕ್ವಾಲ್ಕಾಮ್ ಸ್ನಾಪ್‌ಡ್ರಾಗನ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ಕಾರ್ಯಭಾರಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್.
- ಮೀಡಿಯಾಟೆಕ್ ನ್ಯೂರೋ ಪೈಲಟ್: ಮೀಡಿಯಾಟೆಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್.
- ಇಂಟೆಲ್ ಓಪನ್‌ವಿನೋ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್: ಇಂಟೆಲ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಒಂದು ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್.
ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ:
- ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (NAS): ದಕ್ಷ ಮಾದರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು.
- ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಅವೇರ್ NAS: ಗುರಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು.
- ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್: ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಲಭ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿತ್ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್: ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
- ಕಂಪ್ರೆಸ್ಡ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೈನೇಬಲ್ AI (XAI): ಸಂಕುಚಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಅರ್ಥಗ್ರಾಹ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಎಡ್ಜ್ AI ಯ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಒಂದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. AI ಮಾದರಿಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಆಗುತ್ತವೆ. ಎಡ್ಜ್ AI ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ, AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲರಿಗೂ, ಎಲ್ಲೆಡೆ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು, ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಒಡ್ಡುವ ಅನನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುವ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಜನರ ದಕ್ಷತೆ, ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಜೀವನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.