Susipažinkite su esminiais modelių glaudinimo metodais, skirtais DI modeliams diegti periferiniuose įrenginiuose visame pasaulyje, optimizuojant našumą ir mažinant išteklių sąnaudas.
Periferijos DI: modelių glaudinimo metodai visuotiniam diegimui
Periferijos dirbtinio intelekto (DI) iškilimas keičia įvairias pramonės šakas, priartindamas skaičiavimus ir duomenų saugojimą arčiau duomenų šaltinio. Šis paradigmų pokytis leidžia pasiekti greitesnį atsako laiką, padidinti privatumą ir sumažinti pralaidumo sąnaudas. Tačiau sudėtingų DI modelių diegimas ribotų išteklių periferiniuose įrenginiuose kelia didelių iššūkių. Modelių glaudinimo metodai yra labai svarbūs norint įveikti šiuos apribojimus ir sudaryti sąlygas plačiam periferijos DI pritaikymui visame pasaulyje.
Kodėl modelių glaudinimas svarbus visuotiniam periferijos DI diegimui
Periferiniai įrenginiai, tokie kaip išmanieji telefonai, daiktų interneto jutikliai ir įterptosios sistemos, paprastai turi ribotą apdorojimo galią, atmintį ir baterijos veikimo laiką. Didelių, sudėtingų DI modelių diegimas tiesiogiai šiuose įrenginiuose gali sukelti:
- Didelė delsa: Lėtas išvadų darymo laikas gali trukdyti realaus laiko programoms.
- Pernelyg didelis energijos suvartojimas: Baterijos eikvojimas riboja periferinių įrenginių veikimo trukmę.
- Atminties apribojimai: Dideli modeliai gali viršyti turimą atmintį, užkertant kelią diegimui.
- Padidėjusios išlaidos: Aukštesni techninės įrangos reikalavimai lemia didesnes diegimo išlaidas.
Modelių glaudinimo metodai sprendžia šias problemas sumažindami DI modelių dydį ir sudėtingumą, reikšmingai neprarandant tikslumo. Tai leidžia efektyviai diegti modelius ribotų išteklių įrenginiuose, atveriant platų pritaikymo spektrą įvairiuose pasauliniuose kontekstuose.
Pagrindiniai modelių glaudinimo metodai
Keletas modelių glaudinimo metodų yra dažniausiai naudojami periferijos DI:
1. Kvantavimas
Kvantavimas sumažina modelio svorių ir aktyvacijų tikslumą iš slankiojo kablelio skaičių (pvz., 32 bitų ar 16 bitų) į žemesnio bitų skaičiaus sveikuosius skaičius (pvz., 8 bitų, 4 bitų ar net dvejetainius). Tai sumažina modelio atminties pėdsaką ir skaičiavimo sudėtingumą.
Kvantavimo tipai:
- Kvantavimas po apmokymo (PTQ): Tai paprasčiausia kvantavimo forma, kai modelis apmokomas su slankiojo kablelio tikslumu, o po apmokymo yra kvantuojamas. Tai reikalauja minimalių pastangų, bet gali sumažinti tikslumą. Siekiant sušvelninti tikslumo praradimą, dažnai naudojami metodai, tokie kaip kalibravimo duomenų rinkiniai.
- Kvantavimui pritaikytas apmokymas (QAT): Tai apima modelio apmokymą atsižvelgiant į kvantavimą. Mokymo metu modelis imituoja kvantavimo poveikį, leisdamas jam prisitaikyti ir išlaikyti tikslumą, kai jis diegiamas kvantuotu formatu. QAT paprastai duoda geresnį tikslumą nei PTQ, bet reikalauja daugiau skaičiavimo išteklių ir patirties.
- Dinaminis kvantavimas: Išvadų darymo metu kvantavimo parametrai nustatomi dinamiškai, atsižvelgiant į aktyvacijų diapazoną. Tai gali pagerinti tikslumą, palyginti su statiniu kvantavimu, bet taip pat sukelia tam tikrų pridėtinių išlaidų.
Pavyzdys:
Tarkime, neuroninio tinklo svoris, kurio vertė yra 0,75, pavaizduotas kaip 32 bitų slankiojo kablelio skaičius. Po kvantavimo į 8 bitų sveikuosius skaičius, ši vertė gali būti pavaizduota kaip 192 (darant prielaidą dėl mastelio keitimo koeficiento). Tai ženkliai sumažina svoriui reikalingą atminties vietą.
Visuotiniai aspektai:
Skirtingos techninės įrangos platformos turi skirtingą palaikymo lygį įvairioms kvantavimo schemoms. Pavyzdžiui, kai kurie mobilieji procesoriai yra optimizuoti 8 bitų sveikųjų skaičių operacijoms, o kiti gali palaikyti agresyvesnius kvantavimo lygius. Svarbu pasirinkti kvantavimo schemą, kuri yra suderinama su tiksline techninės įrangos platforma konkrečiame regione, kuriame bus diegiamas įrenginys.
2. Genėjimas
Genėjimas apima nesvarbių svorių ar jungčių pašalinimą iš neuroninio tinklo. Tai sumažina modelio dydį ir sudėtingumą, reikšmingai nepaveikiant jo našumo.
Genėjimo tipai:
- Svorių genėjimas: Atskiri svoriai su mažomis reikšmėmis yra nustatomi į nulį. Tai sukuria retas svorių matricas, kurias galima efektyviau suglaudinti ir apdoroti.
- Neuronų genėjimas: Iš tinklo pašalinami ištisi neuronai ar kanalai. Tai gali lemti didesnį modelio dydžio sumažinimą, bet taip pat gali pareikalauti perapmokymo, siekiant išlaikyti tikslumą.
- Sluoksnių genėjimas: Gali būti pašalinti ištisi sluoksniai, jei jų indėlis į bendrą našumą yra minimalus.
Pavyzdys:
Neuroniniame tinkle svoris, jungiantis du neuronus, turi vertę, artimą nuliui (pvz., 0,001). Nugenėjus šį svorį, jis nustatomas į nulį, efektyviai pašalinant jungtį. Tai sumažina skaičiavimų, reikalingų išvadų darymo metu, skaičių.
Visuotiniai aspektai:
Optimali genėjimo strategija priklauso nuo konkrečios modelio architektūros ir tikslinės programos. Pavyzdžiui, modeliui, diegiamam mažo pralaidumo aplinkoje, gali būti naudingas agresyvus genėjimas siekiant sumažinti modelio dydį, net jei tai šiek tiek sumažina tikslumą. Priešingai, modeliui, diegiamam didelio našumo aplinkoje, gali būti teikiama pirmenybė tikslumui, o ne dydžiui. Kompromisą reikėtų pritaikyti prie konkrečių visuotinio diegimo konteksto poreikių.
3. Žinių distiliavimas
Žinių distiliavimas apima mažesnio, „mokinio“ modelio apmokymą, kad jis imituotų didesnio, sudėtingesnio „mokytojo“ modelio elgseną. Mokytojo modelis paprastai yra gerai apmokytas, didelio tikslumo modelis, o mokinio modelis yra sukurtas taip, kad būtų mažesnis ir efektyvesnis.
Procesas:
- Apmokykite didelį, tikslų mokytojo modelį.
- Naudokite mokytojo modelį, kad sugeneruotumėte „minkštąsias žymes“ mokymo duomenims. Minkštosios žymės yra tikimybių pasiskirstymai tarp klasių, o ne griežtos „vieno karšto“ (angl. one-hot) žymės.
- Apmokykite mokinio modelį, kad jis atitiktų mokytojo modelio sugeneruotas minkštąsias žymes. Tai skatina mokinio modelį išmokti pagrindines žinias, kurias užfiksavo mokytojo modelis.
Pavyzdys:
Didelis konvoliucinis neuroninis tinklas (CNN), apmokytas naudojant didelį vaizdų duomenų rinkinį, naudojamas kaip mokytojo modelis. Mažesnis, efektyvesnis CNN apmokomas kaip mokinio modelis. Mokinio modelis yra apmokomas prognozuoti tuos pačius tikimybių pasiskirstymus kaip ir mokytojo modelis, efektyviai perimdamas mokytojo žinias.
Visuotiniai aspektai:
Žinių distiliavimas gali būti ypač naudingas diegiant DI modelius ribotų išteklių aplinkose, kur neįmanoma tiesiogiai apmokyti didelio modelio periferiniame įrenginyje. Tai leidžia perkelti žinias iš galingo serverio ar debesijos platformos į lengvą periferinį įrenginį. Tai ypač aktualu srityse, kuriose yra riboti skaičiavimo ištekliai arba nepatikimas interneto ryšys.
4. Efektyvios architektūros
Efektyvių modelių architektūrų kūrimas nuo pat pradžių gali žymiai sumažinti DI modelių dydį ir sudėtingumą. Tam naudojami tokie metodai kaip:
- Gyliu atskiriamos konvoliucijos: Šios konvoliucijos suskaido standartines konvoliucijas į dvi atskiras operacijas: gylio konvoliuciją ir taškinę konvoliuciją. Tai sumažina parametrų ir reikalingų skaičiavimų skaičių.
- MobileNets: Lengvų CNN architektūrų šeima, sukurta mobiliesiems įrenginiams. MobileNets naudoja gyliu atskiriamas konvoliucijas ir kitus metodus, kad pasiektų aukštą tikslumą su minimaliomis skaičiavimo sąnaudomis.
- ShuffleNet: Kita lengvų CNN architektūrų šeima, kuri naudoja kanalų maišymo operacijas, siekiant pagerinti informacijos srautą tarp kanalų.
- SqueezeNet: CNN architektūra, kuri naudoja „suspaudimo“ (angl. squeeze) ir „išplėtimo“ (angl. expand) sluoksnius, siekiant sumažinti parametrų skaičių išlaikant tikslumą.
- Dėmesio mechanizmai: Dėmesio mechanizmų integravimas leidžia modeliui sutelkti dėmesį į svarbiausias įvesties dalis, sumažinant poreikį dideliems, tankiems sluoksniams.
Pavyzdys:
Standartinių konvoliucinių sluoksnių pakeitimas CNN tinkle gyliu atskiriamomis konvoliucijomis gali žymiai sumažinti parametrų ir skaičiavimų skaičių, todėl modelis tampa tinkamesnis diegti mobiliuosiuose įrenginiuose.
Visuotiniai aspektai:
Efektyvios architektūros pasirinkimas turėtų būti pritaikytas konkrečiai užduočiai ir tikslinei techninės įrangos platformai. Kai kurios architektūros gali būti labiau tinkamos vaizdų klasifikavimui, o kitos – natūralios kalbos apdorojimui. Svarbu išbandyti skirtingas architektūras tikslinėje techninėje įrangoje, kad būtų nustatytas geriausias variantas. Taip pat reikėtų atsižvelgti į tokius aspektus kaip energijos vartojimo efektyvumas, ypač regionuose, kur energijos prieinamumas yra problema.
Glaudinimo metodų derinimas
Efektyviausias požiūris į modelių glaudinimą dažnai apima kelių metodų derinimą. Pavyzdžiui, modelį galima nugenėti, tada kvantuoti ir galiausiai distiliuoti, siekiant dar labiau sumažinti jo dydį ir sudėtingumą. Eiliškumas, kuriuo taikomi šie metodai, taip pat gali paveikti galutinį našumą. Eksperimentavimas yra raktas į optimalaus derinio suradimą konkrečiai užduočiai ir techninės įrangos platformai.
Praktiniai aspektai visuotiniam diegimui
Norint visuotinai diegti suglaudintus DI modelius, reikia atidžiai apsvarstyti kelis veiksnius:
- Techninės įrangos įvairovė: Periferiniai įrenginiai labai skiriasi apdorojimo galia, atmintimi ir baterijos veikimo laiku. Glaudinimo strategija turėtų būti pritaikyta prie specifinių tikslinių įrenginių techninės įrangos galimybių skirtinguose regionuose.
- Tinklo ryšys: Srityse su ribotu arba nepatikimu tinklo ryšiu gali prireikti atlikti daugiau skaičiavimų vietoje, periferiniame įrenginyje. Tam gali prireikti agresyvesnio modelio glaudinimo, siekiant sumažinti modelio dydį ir priklausomybę nuo debesijos išteklių.
- Duomenų privatumas: Modelių glaudinimo metodai taip pat gali būti naudojami siekiant padidinti duomenų privatumą, sumažinant duomenų, kuriuos reikia perduoti į debesiją, kiekį. Federacinis mokymasis, derinamas su modelių glaudinimu, gali įgalinti bendradarbiaujantį modelių apmokymą, nesidalinant jautriais duomenimis.
- Teisinis atitikimas: Skirtingos šalys turi skirtingus duomenų privatumo ir saugumo reglamentus. DI modelių diegimas turi atitikti visus galiojančius reglamentus tiksliniame regione.
- Lokalizavimas: DI modelius gali tekti lokalizuoti, kad būtų palaikomos skirtingos kalbos ir kultūriniai kontekstai. Tai gali apimti modelio architektūros pritaikymą, modelio perapmokymą su lokalizuotais duomenimis arba mašininio vertimo metodų naudojimą.
- Energijos vartojimo efektyvumas: Energijos suvartojimo optimizavimas yra labai svarbus norint prailginti periferinių įrenginių baterijos veikimo laiką, ypač regionuose, kur prieiga prie elektros yra ribota.
Įrankiai ir karkasai
Yra keletas įrankių ir karkasų, kurie padeda atlikti modelių glaudinimą ir diegimą periferiniuose įrenginiuose:
- TensorFlow Lite: Įrankių rinkinys, skirtas TensorFlow modeliams diegti mobiliuosiuose ir įterptuosiuose įrenginiuose. TensorFlow Lite palaiko kvantavimą, genėjimą ir kitus modelių glaudinimo metodus.
- PyTorch Mobile: Karkasas, skirtas PyTorch modeliams diegti mobiliuosiuose įrenginiuose. PyTorch Mobile teikia įrankius kvantavimui, genėjimui ir kitiems optimizavimo metodams.
- ONNX Runtime: Tarp-platforminis išvadų darymo variklis, palaikantis platų techninės įrangos platformų spektrą. ONNX Runtime palaiko modelių kvantavimą ir optimizavimą.
- Apache TVM: Kompiliatoriaus karkasas, skirtas mašininio mokymosi modelių optimizavimui ir diegimui įvairiose techninės įrangos platformose.
- Qualcomm AI Engine: Techninės ir programinės įrangos platforma, skirta DI darbo krūviams pagreitinti Qualcomm Snapdragon procesoriuose.
- MediaTek NeuroPilot: Platforma, skirta DI modeliams diegti MediaTek procesoriuose.
- Intel OpenVINO Toolkit: Įrankių rinkinys, skirtas DI modelių optimizavimui ir diegimui Intel techninėje įrangoje.
Ateities tendencijos
Modelių glaudinimo sritis nuolat vystosi. Kai kurios iš pagrindinių ateities tendencijų apima:
- Neuroninių tinklų architektūros paieška (NAS): Efektyvių modelių architektūrų projektavimo proceso automatizavimas.
- Techninei įrangai pritaikyta NAS: Modelių, specialiai optimizuotų tikslinei techninės įrangos platformai, kūrimas.
- Dinaminis modelių glaudinimas: Glaudinimo strategijos pritaikymas atsižvelgiant į esamas veikimo sąlygas ir išteklių prieinamumą.
- Federacinis mokymasis su modelių glaudinimu: Federacinio mokymosi derinimas su modelių glaudinimu, siekiant įgalinti bendradarbiaujantį modelių apmokymą periferiniuose įrenginiuose su ribotais ištekliais.
- Paaiškinamas DI (XAI) suglaudintiems modeliams: Užtikrinimas, kad suglaudinti modeliai išliktų interpretuojami ir patikimi.
Išvada
Modelių glaudinimas yra esminis metodas, leidžiantis plačiai pritaikyti periferijos DI visame pasaulyje. Sumažinus DI modelių dydį ir sudėtingumą, tampa įmanoma juos diegti ribotų išteklių periferiniuose įrenginiuose, atveriant platų pritaikymo spektrą įvairiuose kontekstuose. Kadangi periferijos DI sritis ir toliau vystosi, modelių glaudinimas vaidins vis svarbesnį vaidmenį, siekiant, kad DI būtų prieinamas visiems ir visur.
Sėkmingas periferijos DI modelių diegimas pasauliniu mastu reikalauja kruopštaus planavimo ir atsižvelgimo į unikalius iššūkius bei galimybes, kurias teikia skirtingi regionai ir techninės įrangos platformos. Naudodamiesi šiame vadove aptartais metodais ir įrankiais, kūrėjai ir organizacijos gali nutiesti kelią į ateitį, kurioje DI bus sklandžiai integruotas į kasdienį gyvenimą, didinant efektyvumą, produktyvumą ir gyvenimo kokybę žmonėms visame pasaulyje.