Edge AI: Techniki kompresji modeli na potrzeby globalnego wdrożenia

Rozwój Edge AI rewolucjonizuje różne branże, przybliżając obliczenia i przechowywanie danych do źródła ich powstawania. Ta zmiana paradygmatu umożliwia szybszy czas reakcji, zwiększoną prywatność i mniejsze zużycie przepustowości. Jednak wdrażanie złożonych modeli AI na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach stanowi poważne wyzwanie. Techniki kompresji modeli są kluczowe dla przezwyciężenia tych ograniczeń i umożliwienia powszechnego zastosowania Edge AI na całym świecie.

Dlaczego kompresja modeli ma znaczenie dla globalnych wdrożeń Edge AI

Urządzenia brzegowe, takie jak smartfony, czujniki IoT i systemy wbudowane, zazwyczaj mają ograniczoną moc obliczeniową, pamięć i żywotność baterii. Bezpośrednie wdrażanie dużych, złożonych modeli AI na tych urządzeniach może prowadzić do:

• Wysokie opóźnienia: Wolny czas wnioskowania może utrudniać działanie aplikacji czasu rzeczywistego.
• Nadmierne zużycie energii: Szybkie rozładowywanie baterii ogranicza żywotność operacyjną urządzeń brzegowych.
• Ograniczenia pamięci: Duże modele mogą przekraczać dostępną pamięć, uniemożliwiając wdrożenie.
• Zwiększony koszt: Wyższe wymagania sprzętowe przekładają się na zwiększone koszty wdrożenia.

Techniki kompresji modeli rozwiązują te problemy, zmniejszając rozmiar i złożoność modeli AI bez znacznej utraty dokładności. Pozwala to na wydajne wdrażanie na urządzeniach o ograniczonych zasobach, otwierając szeroki zakres zastosowań w różnorodnych kontekstach globalnych.

Kluczowe techniki kompresji modeli

W Edge AI powszechnie stosuje się kilka technik kompresji modeli:

1. Kwantyzacja

Kwantyzacja zmniejsza precyzję wag i aktywacji modelu z liczb zmiennoprzecinkowych (np. 32-bitowych lub 16-bitowych) do liczb całkowitych o niższej liczbie bitów (np. 8-bitowych, 4-bitowych, a nawet binarnych). Zmniejsza to zapotrzebowanie na pamięć i złożoność obliczeniową modelu.

Rodzaje kwantyzacji:

• Kwantyzacja po treningu (PTQ): Jest to najprostsza forma kwantyzacji, w której model jest trenowany z precyzją zmiennoprzecinkową, a następnie kwantyzowany po zakończeniu treningu. Wymaga minimalnego wysiłku, ale może prowadzić do spadku dokładności. Często stosuje się techniki takie jak zbiory danych kalibracyjnych, aby złagodzić utratę dokładności.
• Trening z uwzględnieniem kwantyzacji (QAT): Polega na trenowaniu modelu z myślą o kwantyzacji. Podczas treningu model symuluje efekty kwantyzacji, co pozwala mu dostosować się i utrzymać dokładność po wdrożeniu w skwantyzowanym formacie. QAT zazwyczaj zapewnia lepszą dokładność niż PTQ, ale wymaga więcej zasobów obliczeniowych i wiedzy specjalistycznej.
• Kwantyzacja dynamiczna: Podczas wnioskowania parametry kwantyzacji są określane dynamicznie na podstawie zakresu aktywacji. Może to poprawić dokładność w porównaniu z kwantyzacją statyczną, ale wprowadza również pewien narzut.

Przykład:

Rozważmy wagę w sieci neuronowej o wartości 0,75 reprezentowaną jako 32-bitowa liczba zmiennoprzecinkowa. Po kwantyzacji do 8-bitowych liczb całkowitych wartość ta może być reprezentowana jako 192 (przy założeniu pewnego współczynnika skalowania). To znacznie zmniejsza przestrzeń dyskową wymaganą dla tej wagi.

Aspekty globalne:

Różne platformy sprzętowe mają zróżnicowany poziom wsparcia dla różnych schematów kwantyzacji. Na przykład niektóre procesory mobilne są zoptymalizowane pod kątem operacji na 8-bitowych liczbach całkowitych, podczas gdy inne mogą obsługiwać bardziej agresywne poziomy kwantyzacji. Ważne jest, aby wybrać schemat kwantyzacji kompatybilny z docelową platformą sprzętową w konkretnym regionie, w którym urządzenie będzie wdrażane.

2. Przycinanie

Przycinanie polega na usuwaniu nieistotnych wag lub połączeń z sieci neuronowej. Zmniejsza to rozmiar i złożoność modelu bez znaczącego wpływu na jego wydajność.

Rodzaje przycinania:

• Przycinanie wag: Pojedyncze wagi o małych wartościach bezwzględnych są ustawiane na zero. Tworzy to rzadkie macierze wag, które można skompresować i przetwarzać wydajniej.
• Przycinanie neuronów: Całe neurony lub kanały są usuwane z sieci. Może to prowadzić do znaczniejszej redukcji rozmiaru modelu, ale może również wymagać ponownego treningu w celu utrzymania dokładności.
• Przycinanie warstw: Całe warstwy mogą zostać usunięte, jeśli ich wkład w ogólną wydajność jest minimalny.

Przykład:

W sieci neuronowej waga łącząca dwa neurony ma wartość bliską zeru (np. 0,001). Przycięcie tej wagi ustawia ją na zero, skutecznie usuwając połączenie. Zmniejsza to liczbę obliczeń wymaganych podczas wnioskowania.

Aspekty globalne:

Optymalna strategia przycinania zależy od konkretnej architektury modelu i docelowej aplikacji. Na przykład model wdrożony w środowisku o niskiej przepustowości może skorzystać z agresywnego przycinania w celu zminimalizowania rozmiaru modelu, nawet jeśli spowoduje to niewielki spadek dokładności. I odwrotnie, model wdrożony w środowisku o wysokiej wydajności może priorytetowo traktować dokładność ponad rozmiarem. Kompromis powinien być dostosowany do specyficznych potrzeb globalnego kontekstu wdrożenia.

3. Destylowanie wiedzy

Destylowanie wiedzy polega na trenowaniu mniejszego modelu "ucznia" (student model), aby naśladował zachowanie większego, bardziej złożonego modelu "nauczyciela" (teacher model). Model nauczyciela jest zazwyczaj dobrze wytrenowanym modelem o wysokiej dokładności, podczas gdy model ucznia jest zaprojektowany tak, aby był mniejszy i bardziej wydajny.

Proces:

1. Wytrenuj duży, dokładny model nauczyciela.
2. Użyj modelu nauczyciela do wygenerowania "miękkich etykiet" (soft labels) dla danych treningowych. Miękkie etykiety to rozkłady prawdopodobieństwa dla klas, a nie twarde etykiety typu "one-hot".
3. Wytrenuj model ucznia, aby dopasował się do miękkich etykiet wygenerowanych przez model nauczyciela. Zachęca to model ucznia do nauczenia się podstawowej wiedzy przechwyconej przez model nauczyciela.

Przykład:

Duża konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) wytrenowana na dużym zbiorze danych obrazów jest używana jako model nauczyciela. Mniejsza, bardziej wydajna sieć CNN jest trenowana jako model uczeń. Model uczeń jest trenowany tak, aby przewidywał te same rozkłady prawdopodobieństwa co model nauczyciela, skutecznie ucząc się wiedzy nauczyciela.

Aspekty globalne:

Destylowanie wiedzy może być szczególnie przydatne do wdrażania modeli AI w środowiskach o ograniczonych zasobach, gdzie nie jest możliwe trenowanie dużego modelu bezpośrednio na urządzeniu brzegowym. Pozwala to na transfer wiedzy z potężnego serwera lub platformy chmurowej na lekkie urządzenie brzegowe. Jest to szczególnie istotne w obszarach o ograniczonych zasobach obliczeniowych lub zawodnej łączności internetowej.

4. Wydajne architektury

Projektowanie wydajnych architektur modeli od podstaw może znacznie zmniejszyć rozmiar i złożoność modeli AI. Obejmuje to stosowanie technik takich jak:

• Konwolucje rozdzielne w głąb (Depthwise Separable Convolutions): Dekomponują one standardowe konwolucje na dwie oddzielne operacje: konwolucję w głąb (depthwise) i konwolucję punktową (pointwise). Zmniejsza to liczbę parametrów i wymaganych obliczeń.
• MobileNets: Rodzina lekkich architektur CNN zaprojektowanych dla urządzeń mobilnych. MobileNets wykorzystują konwolucje rozdzielne w głąb i inne techniki, aby osiągnąć wysoką dokładność przy minimalnym koszcie obliczeniowym.
• ShuffleNet: Inna rodzina lekkich architektur CNN, które wykorzystują operacje tasowania kanałów (channel shuffle) w celu poprawy przepływu informacji między kanałami.
• SqueezeNet: Architektura CNN, która wykorzystuje warstwy "ściskania" (squeeze) i "rozszerzania" (expand) w celu zmniejszenia liczby parametrów przy jednoczesnym zachowaniu dokładności.
• Mechanizmy uwagi: Włączenie mechanizmów uwagi pozwala modelowi skupić się na najważniejszych częściach danych wejściowych, zmniejszając potrzebę stosowania dużych, gęstych warstw.

Przykład:

Zastąpienie standardowych warstw konwolucyjnych w CNN konwolucjami rozdzielnymi w głąb może znacznie zmniejszyć liczbę parametrów i obliczeń, czyniąc model bardziej odpowiednim do wdrożenia na urządzeniach mobilnych.

Aspekty globalne:

Wybór wydajnej architektury powinien być dostosowany do konkretnego zadania i docelowej platformy sprzętowej. Niektóre architektury mogą być lepiej dopasowane do klasyfikacji obrazów, podczas gdy inne mogą być lepsze do przetwarzania języka naturalnego. Ważne jest, aby przeprowadzić testy porównawcze różnych architektur na docelowym sprzęcie, aby określić najlepszą opcję. Należy również wziąć pod uwagę takie czynniki jak efektywność energetyczna, szczególnie w regionach, gdzie dostępność energii jest problemem.

Łączenie technik kompresji

Najskuteczniejsze podejście do kompresji modeli często polega na łączeniu wielu technik. Na przykład model można poddać przycinaniu, następnie kwantyzacji, a na końcu destylacji, aby jeszcze bardziej zmniejszyć jego rozmiar i złożoność. Kolejność stosowania tych technik również może wpływać na końcową wydajność. Kluczem do znalezienia optymalnej kombinacji dla danego zadania i platformy sprzętowej jest eksperymentowanie.

Praktyczne aspekty globalnego wdrożenia

Globalne wdrażanie skompresowanych modeli AI wymaga starannego rozważenia kilku czynników:

• Różnorodność sprzętu: Urządzenia brzegowe znacznie różnią się pod względem mocy obliczeniowej, pamięci i żywotności baterii. Strategia kompresji powinna być dostosowana do specyficznych możliwości sprzętowych urządzeń docelowych w różnych regionach.
• Łączność sieciowa: W obszarach o ograniczonej lub zawodnej łączności sieciowej może być konieczne wykonywanie większej ilości obliczeń lokalnie na urządzeniu brzegowym. Może to wymagać bardziej agresywnej kompresji modelu w celu zminimalizowania jego rozmiaru i zmniejszenia zależności od zasobów chmurowych.
• Prywatność danych: Techniki kompresji modeli mogą być również wykorzystywane do zwiększenia prywatności danych poprzez zmniejszenie ilości danych, które muszą być przesyłane do chmury. Uczenie sfederowane, w połączeniu z kompresją modeli, może umożliwić wspólne trenowanie modeli bez udostępniania wrażliwych danych.
• Zgodność z przepisami: Różne kraje mają różne regulacje dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych. Wdrożenie modeli AI musi być zgodne ze wszystkimi obowiązującymi przepisami w regionie docelowym.
• Lokalizacja: Modele AI mogą wymagać lokalizacji w celu obsługi różnych języków i kontekstów kulturowych. Może to obejmować dostosowanie architektury modelu, ponowne wytrenowanie modelu na zlokalizowanych danych lub użycie technik tłumaczenia maszynowego.
• Efektywność energetyczna: Optymalizacja zużycia energii jest kluczowa dla wydłużenia żywotności baterii urządzeń brzegowych, szczególnie w regionach, gdzie dostęp do energii elektrycznej jest ograniczony.

Narzędzia i frameworki

Dostępnych jest kilka narzędzi i frameworków wspomagających kompresję i wdrażanie modeli na urządzeniach brzegowych:

• TensorFlow Lite: Zestaw narzędzi do wdrażania modeli TensorFlow na urządzeniach mobilnych i wbudowanych. TensorFlow Lite obejmuje wsparcie dla kwantyzacji, przycinania i innych technik kompresji modeli.
• PyTorch Mobile: Framework do wdrażania modeli PyTorch na urządzeniach mobilnych. PyTorch Mobile dostarcza narzędzi do kwantyzacji, przycinania i innych technik optymalizacji.
• ONNX Runtime: Międzyplatformowy silnik wnioskujący, który obsługuje szeroką gamę platform sprzętowych. ONNX Runtime obejmuje wsparcie dla kwantyzacji i optymalizacji modeli.
• Apache TVM: Framework kompilatora do optymalizacji i wdrażania modeli uczenia maszynowego na różnych platformach sprzętowych.
• Qualcomm AI Engine: Platforma sprzętowo-programowa do przyspieszania obciążeń AI na procesorach Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: Platforma do wdrażania modeli AI na procesorach MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: Zestaw narzędzi do optymalizacji i wdrażania modeli AI na sprzęcie Intela.

Przyszłe trendy

Dziedzina kompresji modeli nieustannie się rozwija. Do kluczowych przyszłych trendów należą:

• Wyszukiwanie architektury neuronowej (NAS): Automatyzacja procesu projektowania wydajnych architektur modeli.
• NAS z uwzględnieniem sprzętu (Hardware-Aware NAS): Projektowanie modeli, które są specjalnie zoptymalizowane pod kątem docelowej platformy sprzętowej.
• Dynamiczna kompresja modeli: Dostosowywanie strategii kompresji w oparciu o bieżące warunki pracy i dostępność zasobów.
• Uczenie sfederowane z kompresją modeli: Łączenie uczenia sfederowanego z kompresją modeli w celu umożliwienia wspólnego trenowania modeli na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach.
• Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) dla skompresowanych modeli: Zapewnienie, że skompresowane modele pozostają interpretowalne i godne zaufania.

Wnioski

Kompresja modeli jest niezbędną techniką umożliwiającą powszechne zastosowanie Edge AI na całym świecie. Zmniejszając rozmiar i złożoność modeli AI, staje się możliwe wdrażanie ich na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach, co otwiera szeroki wachlarz zastosowań w różnorodnych kontekstach. W miarę jak dziedzina Edge AI będzie się rozwijać, kompresja modeli będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w udostępnianiu AI każdemu i wszędzie.

Pomyślne wdrożenie modeli Edge AI na skalę globalną wymaga starannego planowania i uwzględnienia unikalnych wyzwań i możliwości, jakie stwarzają różne regiony i platformy sprzętowe. Korzystając z technik i narzędzi omówionych w tym przewodniku, deweloperzy i organizacje mogą utorować drogę do przyszłości, w której AI jest płynnie zintegrowana z codziennym życiem, zwiększając wydajność, produktywność i jakość życia ludzi na całym świecie.