Edge AI: Modeļu kompresijas metodes globālai ieviešanai

Edge AI (perifērijas mākslīgā intelekta) uzplaukums rada revolūciju dažādās nozarēs, tuvinot skaitļošanu un datu glabāšanu datu avotam. Šī paradigmas maiņa nodrošina ātrāku reakcijas laiku, uzlabotu privātumu un samazinātu joslas platuma patēriņu. Tomēr sarežģītu MI modeļu ieviešana resursu ierobežotās perifērijas ierīcēs rada būtiskus izaicinājumus. Modeļu kompresijas metodes ir izšķiroši svarīgas, lai pārvarētu šos ierobežojumus un nodrošinātu plašu Edge AI pielietošanu visā pasaulē.

Kāpēc modeļu kompresija ir svarīga globālai Edge AI ieviešanai

Perifērijas ierīcēm, piemēram, viedtālruņiem, IoT sensoriem un iegultajām sistēmām, parasti ir ierobežota apstrādes jauda, atmiņa un akumulatora darbības laiks. Lielu, sarežģītu MI modeļu tieša ieviešana šajās ierīcēs var izraisīt:

• Augstu latentumu: Lēns secinājumu (inference) laiks var traucēt reāllaika lietojumprogrammām.
• Pārmērīgu enerģijas patēriņu: Akumulatora darbības laika izsīkšana ierobežo perifērijas ierīču darbības ilgumu.
• Atmiņas ierobežojumus: Lieli modeļi var pārsniegt pieejamo atmiņu, neļaujot tos ieviest.
• Paaugstinātas izmaksas: Augstākas aparatūras prasības nozīmē paaugstinātas ieviešanas izmaksas.

Modeļu kompresijas metodes risina šos izaicinājumus, samazinot MI modeļu izmēru un sarežģītību, būtiski nezaudējot precizitāti. Tas ļauj efektīvi ieviest modeļus resursu ierobežotās ierīcēs, paverot plašu pielietojumu klāstu dažādos globālos kontekstos.

Galvenās modeļu kompresijas metodes

Edge AI jomā parasti tiek izmantotas vairākas modeļu kompresijas metodes:

1. Kvantizācija

Kvantizācija samazina modeļa svaru un aktivizāciju precizitāti no peldošā punkta skaitļiem (piem., 32 bitu vai 16 bitu) uz zemāku bitu veseliem skaitļiem (piem., 8 bitu, 4 bitu vai pat bināriem). Tas samazina modeļa atmiņas apjomu un skaitļošanas sarežģītību.

Kvantizācijas veidi:

• Pēcapmācības kvantizācija (PTQ): Šī ir vienkāršākā kvantizācijas forma, kurā modelis tiek apmācīts ar peldošā punkta precizitāti un pēc tam kvantizēts pēc apmācības. Tā prasa minimālu piepūli, bet var izraisīt precizitātes samazināšanos. Lai mazinātu precizitātes zudumu, bieži izmanto tādas metodes kā kalibrēšanas datu kopas.
• Kvantizāciju ņemoša apmācība (QAT): Šī metode ietver modeļa apmācību, jau domājot par kvantizāciju. Apmācības laikā modelis simulē kvantizācijas efektus, ļaujot tam pielāgoties un saglabāt precizitāti, kad tas tiek ieviests kvantizētā formātā. QAT parasti nodrošina labāku precizitāti nekā PTQ, bet prasa vairāk skaitļošanas resursu un zināšanu.
• Dinamiskā kvantizācija: Secinājumu laikā kvantizācijas parametri tiek noteikti dinamiski, pamatojoties uz aktivizāciju diapazonu. Tas var uzlabot precizitāti salīdzinājumā ar statisko kvantizāciju, bet rada arī zināmu papildu slodzi.

Piemērs:

Apskatīsim svaru neironu tīklā ar vērtību 0.75, kas attēlots kā 32 bitu peldošā punkta skaitlis. Pēc kvantizācijas uz 8 bitu veseliem skaitļiem šī vērtība varētu tikt attēlota kā 192 (pieņemot mērogošanas koeficientu). Tas ievērojami samazina svaram nepieciešamo glabāšanas vietu.

Globālie apsvērumi:

Dažādām aparatūras platformām ir atšķirīgs atbalsta līmenis dažādām kvantizācijas shēmām. Piemēram, daži mobilie procesori ir optimizēti 8 bitu veselo skaitļu operācijām, savukārt citi var atbalstīt agresīvākus kvantizācijas līmeņus. Ir svarīgi izvēlēties kvantizācijas shēmu, kas ir saderīga ar mērķa aparatūras platformu konkrētajā reģionā, kurā ierīce tiks ieviesta.

2. Atzarošana

Atzarošana ietver nesvarīgu svaru vai savienojumu noņemšanu no neironu tīkla. Tas samazina modeļa izmēru un sarežģītību, būtiski neietekmējot tā veiktspēju.

Atzarošanas veidi:

• Svaru atzarošana: Atsevišķiem svariem ar mazām vērtībām tiek piešķirta nulles vērtība. Tas rada retinātas svaru matricas, kuras var saspiest un apstrādāt efektīvāk.
• Neironu atzarošana: No tīkla tiek noņemti veseli neironi vai kanāli. Tas var novest pie būtiskāka modeļa izmēra samazinājuma, bet var arī prasīt atkārtotu apmācību, lai saglabātu precizitāti.
• Slāņu atzarošana: Var noņemt veselus slāņus, ja to ieguldījums kopējā veiktspējā ir minimāls.

Piemērs:

Neironu tīklā svars, kas savieno divus neironus, ir ar vērtību tuvu nullei (piem., 0.001). Atzarojot šo svaru, tā vērtība tiek iestatīta uz nulli, efektīvi noņemot savienojumu. Tas samazina secinājumu laikā nepieciešamo aprēķinu skaitu.

Globālie apsvērumi:

Optimālā atzarošanas stratēģija ir atkarīga no konkrētās modeļa arhitektūras un mērķa lietojumprogrammas. Piemēram, modelim, kas ieviests vidē ar zemu joslas platumu, var noderēt agresīva atzarošana, lai minimizētu modeļa izmēru, pat ja tas nedaudz samazina precizitāti. Un otrādi, modelim, kas ieviests augstas veiktspējas vidē, precizitāte var būt svarīgāka par izmēru. Kompromiss ir jāpielāgo konkrētā globālās ieviešanas konteksta vajadzībām.

3. Zināšanu destilācija

Zināšanu destilācija ietver mazāka "studenta" modeļa apmācību, lai atdarinātu lielāka, sarežģītāka "skolotāja" modeļa uzvedību. Skolotāja modelis parasti ir labi apmācīts, augstas precizitātes modelis, savukārt studenta modelis ir izstrādāts tā, lai tas būtu mazāks un efektīvāks.

Process:

1. Apmācīt lielu, precīzu skolotāja modeli.
2. Izmantot skolotāja modeli, lai ģenerētu "mīkstās iezīmes" (soft labels) apmācības datiem. Mīkstās iezīmes ir varbūtību sadalījumi pa klasēm, nevis stingras "one-hot" iezīmes.
3. Apmācīt studenta modeli, lai tas atbilstu skolotāja modeļa ģenerētajām mīkstajām iezīmēm. Tas mudina studenta modeli apgūt skolotāja modeļa uztvertās pamatā esošās zināšanas.

Piemērs:

Liels konvolūcijas neironu tīkls (CNN), kas apmācīts ar lielu attēlu datu kopu, tiek izmantots kā skolotāja modelis. Mazāks, efektīvāks CNN tiek apmācīts kā studenta modelis. Studenta modelis tiek apmācīts prognozēt tādus pašus varbūtību sadalījumus kā skolotāja modelis, efektīvi apgūstot skolotāja zināšanas.

Globālie apsvērumi:

Zināšanu destilācija var būt īpaši noderīga, ieviešot MI modeļus resursu ierobežotās vidēs, kur nav iespējams apmācīt lielu modeli tieši perifērijas ierīcē. Tā ļauj pārsūtīt zināšanas no jaudīga servera vai mākoņa platformas uz vieglu perifērijas ierīci. Tas ir īpaši aktuāli vietās ar ierobežotiem skaitļošanas resursiem vai neuzticamu interneta savienojumu.

4. Efektīvas arhitektūras

Efektīvu modeļu arhitektūru projektēšana jau no paša sākuma var ievērojami samazināt MI modeļu izmēru un sarežģītību. Tas ietver tādu metožu izmantošanu kā:

• Dziļumā atdalāmās konvolūcijas: Šīs konvolūcijas sadala standarta konvolūcijas divās atsevišķās operācijās: dziļuma konvolūcijā un punkta konvolūcijā. Tas samazina nepieciešamo parametru un aprēķinu skaitu.
• MobileNets: Vieglo CNN arhitektūru saime, kas paredzēta mobilajām ierīcēm. MobileNets izmanto dziļumā atdalāmās konvolūcijas un citas metodes, lai sasniegtu augstu precizitāti ar minimālām skaitļošanas izmaksām.
• ShuffleNet: Vēl viena vieglo CNN arhitektūru saime, kas izmanto kanālu sajaukšanas (channel shuffle) operācijas, lai uzlabotu informācijas plūsmu starp kanāliem.
• SqueezeNet: CNN arhitektūra, kas izmanto "saspiešanas" (squeeze) un "izvēršanas" (expand) slāņus, lai samazinātu parametru skaitu, saglabājot precizitāti.
• Uzmanības mehānismi: Uzmanības mehānismu iekļaušana ļauj modelim koncentrēties uz visatbilstošākajām ievades daļām, samazinot nepieciešamību pēc lieliem, blīviem slāņiem.

Piemērs:

Standarta konvolūcijas slāņu aizstāšana CNN ar dziļumā atdalāmām konvolūcijām var ievērojami samazināt parametru un aprēķinu skaitu, padarot modeli piemērotāku ieviešanai mobilajās ierīcēs.

Globālie apsvērumi:

Efektīvas arhitektūras izvēle jāpielāgo konkrētajam uzdevumam un mērķa aparatūras platformai. Dažas arhitektūras var būt labāk piemērotas attēlu klasifikācijai, savukārt citas var būt labāk piemērotas dabiskās valodas apstrādei. Ir svarīgi salīdzināt dažādas arhitektūras uz mērķa aparatūras, lai noteiktu labāko variantu. Jāņem vērā arī tādi apsvērumi kā energoefektivitāte, īpaši reģionos, kur elektroenerģijas pieejamība ir problēma.

Kompresijas metožu apvienošana

Visefektīvākā pieeja modeļu kompresijai bieži ietver vairāku metožu apvienošanu. Piemēram, modeli var atzarot, pēc tam kvantizēt un visbeidzot destilēt, lai vēl vairāk samazinātu tā izmēru un sarežģītību. Arī secība, kādā šīs metodes tiek pielietotas, var ietekmēt gala veiktspēju. Eksperimentēšana ir galvenais, lai atrastu optimālo kombināciju konkrētam uzdevumam un aparatūras platformai.

Praktiski apsvērumi globālai ieviešanai

Kompresētu MI modeļu ieviešana globālā mērogā prasa rūpīgu vairāku faktoru izvērtēšanu:

• Aparatūras daudzveidība: Perifērijas ierīces ievērojami atšķiras attiecībā uz apstrādes jaudu, atmiņu un akumulatora darbības laiku. Kompresijas stratēģija jāpielāgo konkrētās mērķa ierīces aparatūras iespējām dažādos reģionos.
• Tīkla savienojamība: Teritorijās ar ierobežotu vai neuzticamu tīkla savienojamību var būt nepieciešams veikt vairāk aprēķinu lokāli perifērijas ierīcē. Tas var prasīt agresīvāku modeļu kompresiju, lai minimizētu modeļa izmēru un samazinātu atkarību no mākoņa resursiem.
• Datu privātums: Modeļu kompresijas metodes var izmantot arī, lai uzlabotu datu privātumu, samazinot datu apjomu, kas jāpārsūta uz mākoni. Federētā mācīšanās, apvienojumā ar modeļu kompresiju, var nodrošināt sadarbīgu modeļu apmācību, neizpaužot sensitīvus datus.
• Normatīvo aktu atbilstība: Dažādās valstīs ir atšķirīgi noteikumi par datu privātumu un drošību. MI modeļu ieviešanai jāatbilst visiem piemērojamiem noteikumiem mērķa reģionā.
• Lokalizācija: MI modeļi var būt jāpielāgo, lai atbalstītu dažādas valodas un kultūras kontekstus. Tas var ietvert modeļa arhitektūras pielāgošanu, modeļa atkārtotu apmācību ar lokalizētiem datiem vai mašīntulkošanas metožu izmantošanu.
• Energoefektivitāte: Enerģijas patēriņa optimizēšana ir ļoti svarīga, lai pagarinātu perifērijas ierīču akumulatora darbības laiku, īpaši reģionos, kur piekļuve elektrībai ir ierobežota.

Rīki un ietvari

Ir pieejami vairāki rīki un ietvari, kas palīdz veikt modeļu kompresiju un ieviešanu perifērijas ierīcēs:

• TensorFlow Lite: Rīku komplekts TensorFlow modeļu ieviešanai mobilajās un iegultajās ierīcēs. TensorFlow Lite ietver atbalstu kvantizācijai, atzarošanai un citām modeļu kompresijas metodēm.
• PyTorch Mobile: Ietvars PyTorch modeļu ieviešanai mobilajās ierīcēs. PyTorch Mobile nodrošina rīkus kvantizācijai, atzarošanai un citām optimizācijas metodēm.
• ONNX Runtime: Starp-platformu secinājumu dzinējs, kas atbalsta plašu aparatūras platformu klāstu. ONNX Runtime ietver atbalstu modeļu kvantizācijai un optimizācijai.
• Apache TVM: Kompilatora ietvars mašīnmācīšanās modeļu optimizēšanai un ieviešanai dažādās aparatūras platformās.
• Qualcomm AI Engine: Aparatūras un programmatūras platforma MI darba slodžu paātrināšanai Qualcomm Snapdragon procesoros.
• MediaTek NeuroPilot: Platforma MI modeļu ieviešanai MediaTek procesoros.
• Intel OpenVINO Toolkit: Rīku komplekts MI modeļu optimizēšanai un ieviešanai Intel aparatūrā.

Nākotnes tendences

Modeļu kompresijas joma nepārtraukti attīstās. Dažas no galvenajām nākotnes tendencēm ir:

• Neironu tīklu arhitektūras meklēšana (NAS): Efektīvu modeļu arhitektūru projektēšanas procesa automatizācija.
• Aparatūru ņemoša NAS: Modeļu projektēšana, kas ir īpaši optimizēti mērķa aparatūras platformai.
• Dinamiska modeļu kompresija: Kompresijas stratēģijas pielāgošana, pamatojoties uz pašreizējiem darbības apstākļiem un resursu pieejamību.
• Federētā mācīšanās ar modeļu kompresiju: Federētās mācīšanās apvienošana ar modeļu kompresiju, lai nodrošinātu sadarbīgu modeļu apmācību perifērijas ierīcēs ar ierobežotiem resursiem.
• Skaidrojamais MI (XAI) kompresētiem modeļiem: Nodrošināšana, ka kompresētie modeļi paliek interpretējami un uzticami.

Noslēgums

Modeļu kompresija ir būtiska metode, lai nodrošinātu plašu Edge AI pielietošanu globālā mērogā. Samazinot MI modeļu izmēru un sarežģītību, kļūst iespējams tos ieviest resursu ierobežotās perifērijas ierīcēs, paverot plašu pielietojumu klāstu dažādos kontekstos. Edge AI jomai turpinot attīstīties, modeļu kompresijai būs arvien svarīgāka loma, padarot MI pieejamu ikvienam un visur.

Veiksmīgai Edge AI modeļu ieviešanai globālā mērogā nepieciešama rūpīga plānošana un unikālo izaicinājumu un iespēju izvērtēšana, ko rada dažādi reģioni un aparatūras platformas. Izmantojot šajā rokasgrāmatā apspriestās metodes un rīkus, izstrādātāji un organizācijas var bruģēt ceļu nākotnei, kurā MI ir nemanāmi integrēts ikdienas dzīvē, uzlabojot efektivitāti, produktivitāti un dzīves kvalitāti cilvēkiem visā pasaulē.