Edge AI: Techniky kompresie modelov pre globálne nasadenie

Nástup Edge AI (umelej inteligencie na okraji siete) prináša revolúciu do rôznych odvetví tým, že presúva výpočty a ukladanie dát bližšie k zdroju dát. Tento posun v paradigme umožňuje rýchlejšiu odozvu, lepšie súkromie a zníženú spotrebu šírky pásma. Nasadenie zložitých modelov umelej inteligencie na koncových zariadeniach s obmedzenými zdrojmi však predstavuje značné výzvy. Techniky kompresie modelov sú kľúčové pre prekonanie týchto obmedzení a umožnenie rozsiahleho prijatia Edge AI po celom svete.

Prečo je kompresia modelov dôležitá pre globálne nasadenie Edge AI

Koncové zariadenia, ako sú smartfóny, IoT senzory a vstavané systémy, majú zvyčajne obmedzený výpočtový výkon, pamäť a výdrž batérie. Priame nasadenie veľkých a zložitých modelov AI na tieto zariadenia môže viesť k:

• Vysoká latencia: Pomalé časy inferencie môžu brániť aplikáciám v reálnom čase.
• Nadmerná spotreba energie: Vybíjanie batérie obmedzuje prevádzkovú životnosť koncových zariadení.
• Pamäťové obmedzenia: Veľké modely môžu prekročiť dostupnú pamäť, čo znemožní nasadenie.
• Zvýšené náklady: Vyššie hardvérové požiadavky sa premietajú do zvýšených nákladov na nasadenie.

Techniky kompresie modelov riešia tieto výzvy znižovaním veľkosti a zložitosti modelov AI bez výrazného zníženia presnosti. To umožňuje efektívne nasadenie na zariadeniach s obmedzenými zdrojmi a otvára širokú škálu aplikácií v rôznych globálnych kontextoch.

Kľúčové techniky kompresie modelov

V Edge AI sa bežne používa niekoľko techník kompresie modelov:

1. Kvantizácia

Kvantizácia znižuje presnosť váh a aktivácií modelu z čísel s pohyblivou rádovou čiarkou (napr. 32-bitových alebo 16-bitových) na celé čísla s nižším počtom bitov (napr. 8-bitové, 4-bitové alebo dokonca binárne). Tým sa znižuje náročnosť na pamäť a výpočtová zložitosť modelu.

Typy kvantizácie:

• Kvantizácia po trénovaní (Post-Training Quantization - PTQ): Toto je najjednoduchšia forma kvantizácie, kde je model trénovaný s presnosťou s pohyblivou rádovou čiarkou a následne po tréningu kvantizovaný. Vyžaduje si minimálne úsilie, ale môže viesť k poklesu presnosti. Na zmiernenie straty presnosti sa často používajú techniky ako kalibračné dátové sady.
• Trénovanie s ohľadom na kvantizáciu (Quantization-Aware Training - QAT): Toto zahŕňa trénovanie modelu s ohľadom na kvantizáciu. Počas tréningu model simuluje účinky kvantizácie, čo mu umožňuje prispôsobiť sa a udržať si presnosť pri nasadení v kvantizovanom formáte. QAT zvyčajne prináša lepšiu presnosť ako PTQ, ale vyžaduje viac výpočtových zdrojov a odborných znalostí.
• Dynamická kvantizácia: Počas inferencie sa parametre kvantizácie určujú dynamicky na základe rozsahu aktivácií. To môže zlepšiť presnosť v porovnaní so statickou kvantizáciou, ale zároveň prináša určitú réžiu.

Príklad:

Uvažujme o váhe v neurónovej sieti s hodnotou 0,75, ktorá je reprezentovaná ako 32-bitové číslo s pohyblivou rádovou čiarkou. Po kvantizácii na 8-bitové celé čísla môže byť táto hodnota reprezentovaná ako 192 (za predpokladu škálovacieho faktora). Tým sa výrazne znižuje úložný priestor potrebný pre váhu.

Globálne hľadiská:

Rôzne hardvérové platformy majú rôzne úrovne podpory pre rôzne kvantizačné schémy. Napríklad niektoré mobilné procesory sú optimalizované pre 8-bitové celočíselné operácie, zatiaľ čo iné môžu podporovať agresívnejšie úrovne kvantizácie. Je dôležité zvoliť si kvantizačnú schému, ktorá je kompatibilná s cieľovou hardvérovou platformou v konkrétnom regióne, kde bude zariadenie nasadené.

2. Pruning (Orezávanie)

Pruning zahŕňa odstraňovanie nedôležitých váh alebo spojení z neurónovej siete. Tým sa znižuje veľkosť a zložitosť modelu bez výrazného ovplyvnenia jeho výkonu.

Typy pruningu:

• Pruning váh: Jednotlivé váhy s malou magnitúdou sa nastavia na nulu. Tým sa vytvárajú riedke matice váh, ktoré sa dajú efektívnejšie komprimovať a spracovať.
• Pruning neurónov: Z siete sa odstraňujú celé neuróny alebo kanály. To môže viesť k výraznejšiemu zníženiu veľkosti modelu, ale môže si tiež vyžadovať pretrénovanie na udržanie presnosti.
• Pruning vrstiev: Celé vrstvy sa dajú odstrániť, ak je ich príspevok k celkovému výkonu minimálny.

Príklad:

V neurónovej sieti má váha spájajúca dva neuróny hodnotu blízku nule (napr. 0,001). Orezaním tejto váhy sa jej hodnota nastaví na nulu, čím sa spojenie efektívne odstráni. Tým sa znižuje počet výpočtov potrebných počas inferencie.

Globálne hľadiská:

Optimálna stratégia pruningu závisí od konkrétnej architektúry modelu a cieľovej aplikácie. Napríklad model nasadený v prostredí s nízkou šírkou pásma môže profitovať z agresívneho pruningu na minimalizáciu veľkosti modelu, aj keď to vedie k miernemu zníženiu presnosti. Naopak, model nasadený vo vysokovýkonnom prostredí môže uprednostniť presnosť pred veľkosťou. Kompromis by mal byť prispôsobený špecifickým potrebám globálneho kontextu nasadenia.

3. Destilácia znalostí

Destilácia znalostí zahŕňa trénovanie menšieho „študentského“ modelu, aby napodobňoval správanie väčšieho a zložitejšieho „učiteľského“ modelu. Učiteľský model je zvyčajne dobre natrénovaný model s vysokou presnosťou, zatiaľ čo študentský model je navrhnutý tak, aby bol menší a efektívnejší.

Proces:

1. Natrénujte veľký a presný učiteľský model.
2. Použite učiteľský model na generovanie „mäkkých značiek“ (soft labels) pre tréningové dáta. Mäkké značky sú pravdepodobnostné distribúcie nad triedami, nie tvrdé one-hot značky.
3. Natrénujte študentský model tak, aby zodpovedal mäkkým značkám generovaným učiteľským modelom. To povzbudzuje študentský model, aby sa naučil základné znalosti zachytené učiteľským modelom.

Príklad:

Ako učiteľský model sa použije veľká konvolučná neurónová sieť (CNN) natrénovaná na veľkej sade obrázkov. Ako študentský model sa trénuje menšia a efektívnejšia CNN. Študentský model sa trénuje tak, aby predpovedal rovnaké pravdepodobnostné distribúcie ako učiteľský model, čím sa efektívne učí znalosti učiteľa.

Globálne hľadiská:

Destilácia znalostí môže byť obzvlášť užitočná pri nasadzovaní modelov AI v prostrediach s obmedzenými zdrojmi, kde nie je možné trénovať veľký model priamo na koncovom zariadení. Umožňuje prenos znalostí z výkonného servera alebo cloudovej platformy na ľahké koncové zariadenie. To je dôležité najmä v oblastiach s obmedzenými výpočtovými zdrojmi alebo nespoľahlivým internetovým pripojením.

4. Efektívne architektúry

Navrhovanie efektívnych architektúr modelov od základov môže výrazne znížiť veľkosť a zložitosť modelov AI. To zahŕňa použitie techník ako:

• Hĺbkovo oddeliteľné konvolúcie: Tieto konvolúcie rozkladajú štandardné konvolúcie na dve samostatné operácie: hĺbkovú konvolúciu a bodovú konvolúciu. Tým sa znižuje počet parametrov a potrebných výpočtov.
• MobileNets: Rodina ľahkých CNN architektúr navrhnutých pre mobilné zariadenia. MobileNets používajú hĺbkovo oddeliteľné konvolúcie a ďalšie techniky na dosiahnutie vysokej presnosti s minimálnymi výpočtovými nákladmi.
• ShuffleNet: Ďalšia rodina ľahkých CNN architektúr, ktoré používajú operácie preusporiadania kanálov (channel shuffle) na zlepšenie toku informácií medzi kanálmi.
• SqueezeNet: Architektúra CNN, ktorá používa vrstvy „squeeze“ a „expand“ na zníženie počtu parametrov pri zachovaní presnosti.
• Mechanizmy pozornosti: Začlenenie mechanizmov pozornosti umožňuje modelu zamerať sa na najrelevantnejšie časti vstupu, čím sa znižuje potreba veľkých, hustých vrstiev.

Príklad:

Nahradenie štandardných konvolučných vrstiev v CNN hĺbkovo oddeliteľnými konvolúciami môže výrazne znížiť počet parametrov a výpočtov, čím sa model stáva vhodnejším na nasadenie na mobilných zariadeniach.

Globálne hľadiská:

Výber efektívnej architektúry by mal byť prispôsobený konkrétnej úlohe a cieľovej hardvérovej platforme. Niektoré architektúry môžu byť vhodnejšie pre klasifikáciu obrázkov, zatiaľ čo iné môžu byť vhodnejšie pre spracovanie prirodzeného jazyka. Je dôležité porovnať rôzne architektúry na cieľovom hardvéri, aby sa určila najlepšia možnosť. Do úvahy by sa mali brať aj hľadiská ako energetická účinnosť, najmä v regiónoch, kde je dostupnosť energie problémom.

Kombinovanie techník kompresie

Najefektívnejší prístup ku kompresii modelov často zahŕňa kombináciu viacerých techník. Napríklad model môže byť orezaný, potom kvantizovaný a nakoniec destilovaný, aby sa ďalej znížila jeho veľkosť a zložitosť. Poradie, v akom sa tieto techniky aplikujú, môže tiež ovplyvniť konečný výkon. Experimentovanie je kľúčom k nájdeniu optimálnej kombinácie pre danú úlohu a hardvérovú platformu.

Praktické hľadiská pre globálne nasadenie

Globálne nasadenie komprimovaných modelov AI si vyžaduje starostlivé zváženie niekoľkých faktorov:

• Hardvérová diverzita: Koncové zariadenia sa značne líšia v oblasti výpočtového výkonu, pamäte a výdrže batérie. Stratégia kompresie by mala byť prispôsobená špecifickým hardvérovým schopnostiam cieľových zariadení v rôznych regiónoch.
• Sieťová konektivita: V oblastiach s obmedzenou alebo nespoľahlivou sieťovou konektivitou môže byť potrebné vykonať viac výpočtov lokálne na koncovom zariadení. To si môže vyžadovať agresívnejšiu kompresiu modelu na minimalizáciu jeho veľkosti a zníženie závislosti od cloudových zdrojov.
• Ochrana osobných údajov: Techniky kompresie modelov sa môžu použiť aj na zlepšenie ochrany údajov znížením množstva dát, ktoré je potrebné preniesť do cloudu. Federatívne učenie v kombinácii s kompresiou modelov môže umožniť spoločné trénovanie modelov bez zdieľania citlivých údajov.
• Súlad s predpismi: Rôzne krajiny majú rôzne predpisy týkajúce sa ochrany údajov a bezpečnosti. Nasadenie modelov AI musí byť v súlade so všetkými platnými predpismi v cieľovom regióne.
• Lokalizácia: Modely AI môže byť potrebné lokalizovať, aby podporovali rôzne jazyky a kultúrne kontexty. To môže zahŕňať prispôsobenie architektúry modelu, pretrénovanie modelu s lokalizovanými dátami alebo použitie techník strojového prekladu.
• Energetická účinnosť: Optimalizácia spotreby energie je kľúčová pre predĺženie životnosti batérie koncových zariadení, najmä v regiónoch s obmedzeným prístupom k elektrickej energii.

Nástroje a frameworky

K dispozícii je niekoľko nástrojov a frameworkov, ktoré pomáhajú s kompresiou a nasadením modelov na koncové zariadenia:

• TensorFlow Lite: Sada nástrojov na nasadenie modelov TensorFlow na mobilné a vstavané zariadenia. TensorFlow Lite zahŕňa podporu pre kvantizáciu, pruning a ďalšie techniky kompresie modelov.
• PyTorch Mobile: Framework na nasadenie modelov PyTorch na mobilné zariadenia. PyTorch Mobile poskytuje nástroje na kvantizáciu, pruning a ďalšie optimalizačné techniky.
• ONNX Runtime: Multiplatformový inferenčný engine, ktorý podporuje širokú škálu hardvérových platforiem. ONNX Runtime zahŕňa podporu pre kvantizáciu a optimalizáciu modelov.
• Apache TVM: Kompilačný framework pre optimalizáciu a nasadenie modelov strojového učenia na rôznych hardvérových platformách.
• Qualcomm AI Engine: Hardvérová a softvérová platforma na akceleráciu AI úloh na procesoroch Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: Platforma na nasadenie AI modelov na procesoroch MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: Sada nástrojov na optimalizáciu a nasadenie AI modelov na hardvéri Intel.

Budúce trendy

Oblasť kompresie modelov sa neustále vyvíja. Medzi kľúčové budúce trendy patria:

• Vyhľadávanie neurónových architektúr (NAS): Automatizácia procesu navrhovania efektívnych architektúr modelov.
• NAS s ohľadom na hardvér: Navrhovanie modelov, ktoré sú špecificky optimalizované pre cieľovú hardvérovú platformu.
• Dynamická kompresia modelov: Prispôsobenie stratégie kompresie na základe aktuálnych prevádzkových podmienok a dostupnosti zdrojov.
• Federatívne učenie s kompresiou modelov: Kombinácia federatívneho učenia s kompresiou modelov na umožnenie spoločného trénovania modelov na koncových zariadeniach s obmedzenými zdrojmi.
• Vysvetliteľná AI (XAI) pre komprimované modely: Zabezpečenie, aby komprimované modely zostali interpretovateľné a dôveryhodné.

Záver

Kompresia modelov je základnou technikou, ktorá umožňuje rozsiahle globálne prijatie Edge AI. Znížením veľkosti a zložitosti modelov AI je možné ich nasadiť na koncové zariadenia s obmedzenými zdrojmi, čím sa otvára široká škála aplikácií v rôznych kontextoch. Keďže sa oblasť Edge AI neustále vyvíja, kompresia modelov bude zohrávať čoraz dôležitejšiu úlohu pri sprístupňovaní AI každému a všade.

Úspešné globálne nasadenie modelov Edge AI si vyžaduje starostlivé plánovanie a zváženie jedinečných výziev a príležitostí, ktoré predstavujú rôzne regióny a hardvérové platformy. Využitím techník a nástrojov diskutovaných v tejto príručke môžu vývojári a organizácie pripraviť pôdu pre budúcnosť, v ktorej bude AI bezproblémovo integrovaná do každodenného života, čím sa zvýši efektivita, produktivita a kvalita života ľudí na celom svete.