Robna umetna inteligenca: Tehnike stiskanja modelov za globalno uvajanje

Vzpon robne umetne inteligence (Edge AI) revolucionira različne industrije s približevanjem računalništva in shranjevanja podatkov viru podatkov. Ta paradigmatski premik omogoča hitrejše odzivne čase, večjo zasebnost in manjšo porabo pasovne širine. Vendar pa uvajanje zapletenih modelov umetne inteligence na robnih napravah z omejenimi viri predstavlja znatne izzive. Tehnike stiskanja modelov so ključne za premagovanje teh omejitev in omogočanje široke uporabe robne umetne inteligence po vsem svetu.

Zakaj je stiskanje modelov pomembno za globalno uvajanje robne umetne inteligence

Robne naprave, kot so pametni telefoni, senzorji IoT in vgrajeni sistemi, imajo običajno omejeno procesorsko moč, pomnilnik in življenjsko dobo baterije. Neposredno uvajanje velikih in zapletenih modelov UI na teh napravah lahko povzroči:

• Visoka latenca: Počasni časi sklepanja lahko ovirajo aplikacije v realnem času.
• Prekomerna poraba energije: Praznjenje baterije omejuje življenjsko dobo delovanja robnih naprav.
• Omejitve pomnilnika: Veliki modeli lahko presežejo razpoložljiv pomnilnik, kar preprečuje uvajanje.
• Povečani stroški: Višje zahteve po strojni opremi se odražajo v povečanih stroških uvajanja.

Tehnike stiskanja modelov rešujejo te izzive z zmanjšanjem velikosti in kompleksnosti modelov UI brez bistvenega žrtvovanja natančnosti. To omogoča učinkovito uvajanje na napravah z omejenimi viri in odpira širok spekter aplikacij v različnih globalnih kontekstih.

Ključne tehnike stiskanja modelov

V robni umetni inteligenci se običajno uporablja več tehnik stiskanja modelov:

1. Kvantizacija

Kvantizacija zmanjša natančnost uteži in aktivacij modela s števil s plavajočo vejico (npr. 32-bitnih ali 16-bitnih) na cela števila z nižjim številom bitov (npr. 8-bitna, 4-bitna ali celo binarna). To zmanjša pomnilniški odtis in računsko kompleksnost modela.

Vrste kvantizacije:

• Kvantizacija po učenju (PTQ): To je najpreprostejša oblika kvantizacije, kjer se model uči z natančnostjo s plavajočo vejico in se nato kvantizira po učenju. Zahteva minimalen napor, vendar lahko povzroči padec natančnosti. Za ublažitev izgube natančnosti se pogosto uporabljajo tehnike, kot so kalibracijski nabori podatkov.
• Učenje z zavedanjem kvantizacije (QAT): To vključuje učenje modela z upoštevanjem kvantizacije. Med učenjem model simulira učinke kvantizacije, kar mu omogoča, da se prilagodi in ohrani natančnost, ko je uveden v kvantizirani obliki. QAT običajno zagotavlja boljšo natančnost kot PTQ, vendar zahteva več računskih virov in strokovnega znanja.
• Dinamična kvantizacija: Med sklepanjem se parametri kvantizacije določijo dinamično glede na obseg aktivacij. To lahko izboljša natančnost v primerjavi s statično kvantizacijo, vendar prinaša tudi nekaj dodatne obremenitve.

Primer:

Predstavljajte si utež v nevronski mreži z vrednostjo 0,75, predstavljeno kot 32-bitno število s plavajočo vejico. Po kvantizaciji na 8-bitna cela števila je ta vrednost lahko predstavljena kot 192 (ob predpostavki faktorja skaliranja). To znatno zmanjša prostor za shranjevanje, potreben za utež.

Globalni vidiki:

Različne platforme strojne opreme imajo različne ravni podpore za različne sheme kvantizacije. Na primer, nekateri mobilni procesorji so optimizirani za 8-bitne celoštevilske operacije, medtem ko drugi lahko podpirajo agresivnejše ravni kvantizacije. Pomembno je izbrati shemo kvantizacije, ki je združljiva s ciljno platformo strojne opreme v določeni regiji, kjer bo naprava uvedena.

2. Obrezovanje

Obrezovanje vključuje odstranjevanje nepomembnih uteži ali povezav iz nevronske mreže. To zmanjša velikost in kompleksnost modela, ne da bi bistveno vplivalo na njegovo delovanje.

Vrste obrezovanja:

• Obrezovanje uteži: Posamezne uteži z majhnimi vrednostmi se nastavijo na nič. To ustvari redke matrike uteži, ki jih je mogoče učinkoviteje stisniti in obdelati.
• Obrezovanje nevronov: Celotni nevroni ali kanali se odstranijo iz mreže. To lahko privede do znatnejšega zmanjšanja velikosti modela, vendar lahko zahteva tudi ponovno učenje za ohranitev natančnosti.
• Obrezovanje plasti: Celotne plasti se lahko odstranijo, če je njihov prispevek k splošni uspešnosti minimalen.

Primer:

V nevronski mreži ima utež, ki povezuje dva nevrona, vrednost blizu nič (npr. 0,001). Z obrezovanjem te uteži jo nastavimo na nič, s čimer učinkovito odstranimo povezavo. To zmanjša število izračunov, potrebnih med sklepanjem.

Globalni vidiki:

Optimalna strategija obrezovanja je odvisna od specifične arhitekture modela in ciljne aplikacije. Na primer, model, uveden v okolju z nizko pasovno širino, lahko koristi agresivno obrezovanje za zmanjšanje velikosti modela, tudi če to povzroči rahlo zmanjšanje natančnosti. Nasprotno pa lahko model, uveden v visoko zmogljivem okolju, daje prednost natančnosti pred velikostjo. Kompromis je treba prilagoditi specifičnim potrebam globalnega konteksta uvajanja.

3. Destilacija znanja

Destilacija znanja vključuje učenje manjšega "učnega" modela, da posnema obnašanje večjega, bolj zapletenega "učiteljskega" modela. Učiteljski model je običajno dobro naučen model z visoko natančnostjo, medtem ko je učni model zasnovan tako, da je manjši in učinkovitejši.

Postopek:

1. Naučite velik in natančen učiteljski model.
2. Uporabite učiteljski model za generiranje "mehkih oznak" za učne podatke. Mehke oznake so porazdelitve verjetnosti po razredih, namesto trdih "one-hot" oznak.
3. Naučite učni model, da se ujema z mehkimi oznakami, ki jih generira učiteljski model. To spodbudi učni model, da se nauči temeljnega znanja, ki ga je zajel učiteljski model.

Primer:

Velika konvolucijska nevronska mreža (CNN), naučena na velikem naboru slik, se uporablja kot učiteljski model. Manjša, učinkovitejša CNN se uči kot učni model. Učni model se uči napovedovati enake porazdelitve verjetnosti kot učiteljski model, s čimer se učinkovito uči znanja učitelja.

Globalni vidiki:

Destilacija znanja je lahko še posebej uporabna za uvajanje modelov UI v okoljih z omejenimi viri, kjer ni mogoče neposredno učiti velikega modela na robni napravi. Omogoča prenos znanja z zmogljivega strežnika ali platforme v oblaku na lahko robno napravo. To je še posebej pomembno na območjih z omejenimi računskimi viri ali nezanesljivo internetno povezavo.

4. Učinkovite arhitekture

Oblikovanje učinkovitih arhitektur modelov že od samega začetka lahko znatno zmanjša velikost in kompleksnost modelov UI. To vključuje uporabo tehnik, kot so:

• Globinsko ločljive konvolucije: Te konvolucije razgradijo standardne konvolucije na dve ločeni operaciji: globinsko konvolucijo in točkovno konvolucijo. To zmanjša število parametrov in potrebnih izračunov.
• MobileNets: Družina lahkih arhitektur CNN, zasnovanih za mobilne naprave. MobileNets uporabljajo globinsko ločljive konvolucije in druge tehnike za doseganje visoke natančnosti z minimalnimi računskimi stroški.
• ShuffleNet: Še ena družina lahkih arhitektur CNN, ki uporablja operacije premešanja kanalov za izboljšanje pretoka informacij med kanali.
• SqueezeNet: Arhitektura CNN, ki uporablja plasti "stiskanja" in "širjenja" za zmanjšanje števila parametrov ob ohranjanju natančnosti.
• Mehanizmi pozornosti: Vključitev mehanizmov pozornosti omogoča modelu, da se osredotoči na najpomembnejše dele vhoda, kar zmanjša potrebo po velikih, gostih plasteh.

Primer:

Zamenjava standardnih konvolucijskih plasti v CNN z globinsko ločljivimi konvolucijami lahko znatno zmanjša število parametrov in izračunov, zaradi česar je model primernejši za uvajanje na mobilnih napravah.

Globalni vidiki:

Izbira učinkovite arhitekture mora biti prilagojena specifični nalogi in ciljni platformi strojne opreme. Nekatere arhitekture so lahko primernejše za klasifikacijo slik, medtem ko so druge lahko primernejše za obdelavo naravnega jezika. Pomembno je primerjalno testirati različne arhitekture na ciljni strojni opremi, da se določi najboljša možnost. Upoštevati je treba tudi vidike, kot je energetska učinkovitost, zlasti v regijah, kjer je razpoložljivost električne energije zaskrbljujoča.

Kombiniranje tehnik stiskanja

Najučinkovitejši pristop k stiskanju modelov pogosto vključuje kombinacijo več tehnik. Na primer, model je mogoče obrezati, nato kvantizirati in na koncu destilirati, da se dodatno zmanjša njegova velikost in kompleksnost. Vrstni red uporabe teh tehnik lahko vpliva tudi na končno zmogljivost. Eksperimentiranje je ključnega pomena za iskanje optimalne kombinacije za določeno nalogo in platformo strojne opreme.

Praktični vidiki za globalno uvajanje

Uvajanje stisnjenih modelov UI na globalni ravni zahteva skrbno preučitev več dejavnikov:

• Raznolikost strojne opreme: Robne naprave se močno razlikujejo glede na procesorsko moč, pomnilnik in življenjsko dobo baterije. Strategijo stiskanja je treba prilagoditi specifičnim zmožnostim strojne opreme ciljnih naprav v različnih regijah.
• Omrežna povezljivost: Na območjih z omejeno ali nezanesljivo omrežno povezljivostjo bo morda treba več izračunov opraviti lokalno na robni napravi. To lahko zahteva agresivnejše stiskanje modela za zmanjšanje njegove velikosti in odvisnosti od virov v oblaku.
• Zasebnost podatkov: Tehnike stiskanja modelov se lahko uporabijo tudi za izboljšanje zasebnosti podatkov z zmanjšanjem količine podatkov, ki jih je treba prenesti v oblak. Zvezno učenje v kombinaciji s stiskanjem modelov lahko omogoči sodelovalno učenje modelov brez deljenja občutljivih podatkov.
• Skladnost s predpisi: Različne države imajo različne predpise glede zasebnosti in varnosti podatkov. Uvajanje modelov UI mora biti v skladu z vsemi veljavnimi predpisi v ciljni regiji.
• Lokalizacija: Modele UI bo morda treba lokalizirati za podporo različnim jezikom in kulturnim kontekstom. To lahko vključuje prilagoditev arhitekture modela, ponovno učenje modela z lokaliziranimi podatki ali uporabo tehnik strojnega prevajanja.
• Energetska učinkovitost: Optimizacija porabe energije je ključnega pomena za podaljšanje življenjske dobe baterije robnih naprav, zlasti v regijah, kjer je dostop do električne energije omejen.

Orodja in ogrodja

Na voljo je več orodij in ogrodij, ki pomagajo pri stiskanju in uvajanju modelov na robnih napravah:

• TensorFlow Lite: Nabor orodij za uvajanje modelov TensorFlow na mobilnih in vgrajenih napravah. TensorFlow Lite vključuje podporo za kvantizacijo, obrezovanje in druge tehnike stiskanja modelov.
• PyTorch Mobile: Ogrodje za uvajanje modelov PyTorch na mobilnih napravah. PyTorch Mobile ponuja orodja za kvantizacijo, obrezovanje in druge tehnike optimizacije.
• ONNX Runtime: Medplatformni pogon za sklepanje, ki podpira širok nabor strojnih platform. ONNX Runtime vključuje podporo za kvantizacijo in optimizacijo modelov.
• Apache TVM: Prevajalniško ogrodje za optimizacijo in uvajanje modelov strojnega učenja na različnih strojnih platformah.
• Qualcomm AI Engine: Strojna in programska platforma za pospeševanje delovnih obremenitev UI na procesorjih Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: Platforma za uvajanje modelov UI na procesorjih MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: Zbirka orodij za optimizacijo in uvajanje modelov UI na strojni opremi Intel.

Prihodnji trendi

Področje stiskanja modelov se nenehno razvija. Nekateri ključni prihodnji trendi vključujejo:

• Iskanje nevronskih arhitektur (NAS): Avtomatizacija procesa oblikovanja učinkovitih arhitektur modelov.
• NAS z zavedanjem strojne opreme: Oblikovanje modelov, ki so posebej optimizirani za ciljno platformo strojne opreme.
• Dinamično stiskanje modelov: Prilagajanje strategije stiskanja glede na trenutne pogoje delovanja in razpoložljivost virov.
• Zvezno učenje s stiskanjem modelov: Kombiniranje zveznega učenja s stiskanjem modelov za omogočanje sodelovalnega učenja modelov na robnih napravah z omejenimi viri.
• Razložljiva umetna inteligenca (XAI) za stisnjene modele: Zagotavljanje, da stisnjeni modeli ostanejo interpretabilni in zaupanja vredni.

Zaključek

Stiskanje modelov je bistvena tehnika za omogočanje široke uporabe robne umetne inteligence na globalni ravni. Z zmanjšanjem velikosti in kompleksnosti modelov UI jih je mogoče uvesti na robnih napravah z omejenimi viri, kar odpira širok spekter aplikacij v različnih kontekstih. Medtem ko se področje robne UI še naprej razvija, bo stiskanje modelov igralo vse pomembnejšo vlogo pri omogočanju dostopnosti umetne inteligence vsem in povsod.

Uspešno uvajanje modelov robne UI na globalni ravni zahteva skrbno načrtovanje in upoštevanje edinstvenih izzivov in priložnosti, ki jih predstavljajo različne regije in platforme strojne opreme. Z uporabo tehnik in orodij, obravnavanih v tem vodniku, lahko razvijalci in organizacije utirajo pot prihodnosti, v kateri bo umetna inteligenca neopazno vključena v vsakdanje življenje, kar bo povečalo učinkovitost, produktivnost in kakovost življenja ljudi po vsem svetu.