Edge AI: Техніки стиснення моделей для глобального розгортання

Розвиток Edge AI (периферійного штучного інтелекту) революціонізує різноманітні галузі, наближаючи обчислення та зберігання даних до їхнього джерела. Ця зміна парадигми забезпечує швидший час відгуку, підвищену конфіденційність та зменшене споживання пропускної здатності. Однак розгортання складних моделей ШІ на периферійних пристроях з обмеженими ресурсами створює значні виклики. Техніки стиснення моделей є ключовими для подолання цих обмежень та забезпечення широкого впровадження Edge AI по всьому світу.

Чому стиснення моделей важливе для глобального розгортання Edge AI

Периферійні пристрої, такі як смартфони, датчики IoT та вбудовані системи, зазвичай мають обмежену обчислювальну потужність, пам'ять та час роботи від акумулятора. Розгортання великих, складних моделей ШІ безпосередньо на цих пристроях може призвести до:

• Висока затримка: Повільний час висновування (inference) може перешкоджати роботі додатків у реальному часі.
• Надмірне споживання енергії: Швидке розрядження акумулятора обмежує термін експлуатації периферійних пристроїв.
• Обмеження пам'яті: Великі моделі можуть перевищувати доступний обсяг пам'яті, що унеможливлює розгортання.
• Збільшення вартості: Вищі вимоги до апаратного забезпечення призводять до збільшення витрат на розгортання.

Техніки стиснення моделей вирішують ці проблеми, зменшуючи розмір та складність моделей ШІ без значної втрати точності. Це дозволяє ефективно розгортати їх на пристроях з обмеженими ресурсами, відкриваючи широкий спектр застосувань у різноманітних глобальних контекстах.

Ключові техніки стиснення моделей

У Edge AI зазвичай застосовують кілька технік стиснення моделей:

1. Квантування

Квантування зменшує точність ваг та активацій моделі з чисел з плаваючою комою (наприклад, 32-бітних або 16-бітних) до цілих чисел з меншою розрядністю (наприклад, 8-бітних, 4-бітних або навіть бінарних). Це зменшує обсяг пам'яті та обчислювальну складність моделі.

Типи квантування:

• Пост-тренувальне квантування (PTQ): Це найпростіша форма квантування, коли модель навчається з точністю з плаваючою комою, а потім квантується після навчання. Це вимагає мінімальних зусиль, але може призвести до зниження точності. Для зменшення втрат точності часто використовуються такі методи, як калібрувальні набори даних.
• Квантування з урахуванням навчання (QAT): Цей метод передбачає навчання моделі з урахуванням квантування. Під час навчання модель симулює ефекти квантування, що дозволяє їй адаптуватися та підтримувати точність при розгортанні у квантованому форматі. QAT зазвичай забезпечує кращу точність, ніж PTQ, але вимагає більше обчислювальних ресурсів та досвіду.
• Динамічне квантування: Під час висновування параметри квантування визначаються динамічно на основі діапазону активацій. Це може покращити точність у порівнянні зі статичним квантуванням, але також створює певні накладні витрати.

Приклад:

Розглянемо вагу в нейронній мережі зі значенням 0.75, представлену як 32-бітне число з плаваючою комою. Після квантування до 8-бітних цілих чисел це значення може бути представлене як 192 (припускаючи певний коефіцієнт масштабування). Це значно зменшує простір, необхідний для зберігання ваги.

Глобальні аспекти:

Різні апаратні платформи мають різний рівень підтримки різних схем квантування. Наприклад, деякі мобільні процесори оптимізовані для 8-бітних цілочисельних операцій, тоді як інші можуть підтримувати більш агресивні рівні квантування. Важливо обрати схему квантування, сумісну з цільовою апаратною платформою в конкретному регіоні, де буде розгорнуто пристрій.

2. Прунінг (Проріджування)

Прунінг полягає у видаленні неважливих ваг або з'єднань з нейронної мережі. Це зменшує розмір та складність моделі, несуттєво впливаючи на її продуктивність.

Типи прунінгу:

• Прунінг ваг: Окремі ваги з малими значеннями обнуляються. Це створює розріджені матриці ваг, які можна стискати та обробляти ефективніше.
• Прунінг нейронів: З мережі видаляються цілі нейрони або канали. Це може призвести до значнішого зменшення розміру моделі, але може вимагати перенавчання для підтримки точності.
• Прунінг шарів: Можна видаляти цілі шари, якщо їхній внесок у загальну продуктивність є мінімальним.

Приклад:

У нейронній мережі вага, що з'єднує два нейрони, має значення, близьке до нуля (наприклад, 0.001). Прунінг цієї ваги встановлює її в нуль, фактично видаляючи з'єднання. Це зменшує кількість обчислень, необхідних під час висновування.

Глобальні аспекти:

Оптимальна стратегія прунінгу залежить від конкретної архітектури моделі та цільового застосування. Наприклад, модель, розгорнута в середовищі з низькою пропускною здатністю, може виграти від агресивного прунінгу для мінімізації розміру моделі, навіть якщо це призведе до незначного зниження точності. І навпаки, для моделі, розгорнутої у високопродуктивному середовищі, точність може бути пріоритетнішою за розмір. Компроміс слід обирати відповідно до конкретних потреб глобального контексту розгортання.

3. Дистиляція знань

Дистиляція знань полягає у навчанні меншої моделі-«учня», щоб вона імітувала поведінку більшої, складнішої моделі-«вчителя». Модель-вчитель зазвичай є добре навченою моделлю з високою точністю, тоді як модель-учень розроблена бути меншою та ефективнішою.

Процес:

1. Навчання великої, точної моделі-вчителя.
2. Використання моделі-вчителя для генерації «м'яких міток» для навчальних даних. М'які мітки — це розподіли ймовірностей за класами, а не жорсткі one-hot мітки.
3. Навчання моделі-учня відповідати м'яким міткам, згенерованим моделлю-вчителем. Це спонукає модель-учня засвоїти базові знання, захоплені моделлю-вчителем.

Приклад:

Велика згорткова нейронна мережа (CNN), навчена на великому наборі зображень, використовується як модель-вчитель. Менша, ефективніша CNN навчається як модель-учень. Модель-учень навчається прогнозувати ті ж розподіли ймовірностей, що й модель-вчитель, ефективно засвоюючи знання вчителя.

Глобальні аспекти:

Дистиляція знань може бути особливо корисною для розгортання моделей ШІ в середовищах з обмеженими ресурсами, де неможливо навчити велику модель безпосередньо на периферійному пристрої. Це дозволяє передавати знання з потужного сервера або хмарної платформи на легкий периферійний пристрій. Це особливо актуально в регіонах з обмеженими обчислювальними ресурсами або ненадійним інтернет-з'єднанням.

4. Ефективні архітектури

Розробка ефективних архітектур моделей з нуля може значно зменшити розмір та складність моделей ШІ. Це включає використання таких технік, як:

• Роздільні за глибиною згортки: Ці згортки розкладають стандартні згортки на дві окремі операції: згортку за глибиною та точкову згортку. Це зменшує кількість параметрів та необхідних обчислень.
• MobileNets: Сімейство легких архітектур CNN, розроблених для мобільних пристроїв. MobileNets використовують роздільні за глибиною згортки та інші техніки для досягнення високої точності при мінімальних обчислювальних витратах.
• ShuffleNet: Ще одне сімейство легких архітектур CNN, які використовують операції перемішування каналів для покращення потоку інформації між каналами.
• SqueezeNet: Архітектура CNN, яка використовує шари «стиснення» (squeeze) та «розширення» (expand) для зменшення кількості параметрів при збереженні точності.
• Механізми уваги: Впровадження механізмів уваги дозволяє моделі зосереджуватися на найважливіших частинах вхідних даних, зменшуючи потребу у великих, щільних шарах.

Приклад:

Заміна стандартних згорткових шарів у CNN на роздільні за глибиною згортки може значно зменшити кількість параметрів та обчислень, роблячи модель більш придатною для розгортання на мобільних пристроях.

Глобальні аспекти:

Вибір ефективної архітектури має відповідати конкретному завданню та цільовій апаратній платформі. Деякі архітектури можуть бути краще пристосовані для класифікації зображень, тоді як інші — для обробки природної мови. Важливо провести тестування різних архітектур на цільовому обладнанні, щоб визначити найкращий варіант. Слід також враховувати такі аспекти, як енергоефективність, особливо в регіонах, де доступ до електроенергії є проблемою.

Комбінування технік стиснення

Найефективніший підхід до стиснення моделей часто полягає в комбінуванні кількох технік. Наприклад, модель можна спочатку піддати прунінгу, потім квантуванню, і, нарешті, дистиляції для подальшого зменшення її розміру та складності. Порядок застосування цих технік також може впливати на кінцеву продуктивність. Експериментування є ключовим для знаходження оптимальної комбінації для конкретного завдання та апаратної платформи.

Практичні аспекти глобального розгортання

Глобальне розгортання стиснених моделей ШІ вимагає ретельного врахування кількох факторів:

• Різноманітність апаратного забезпечення: Периферійні пристрої значно відрізняються за обчислювальною потужністю, пам'яттю та часом роботи від акумулятора. Стратегія стиснення повинна бути адаптована до конкретних апаратних можливостей цільових пристроїв у різних регіонах.
• Мережеве з'єднання: У регіонах з обмеженим або ненадійним мережевим з'єднанням може знадобитися виконувати більше обчислень локально на периферійному пристрої. Це може вимагати більш агресивного стиснення моделі для мінімізації її розміру та зменшення залежності від хмарних ресурсів.
• Конфіденційність даних: Техніки стиснення моделей також можна використовувати для підвищення конфіденційності даних, зменшуючи кількість даних, які потрібно передавати в хмару. Федеративне навчання в поєднанні зі стисненням моделей може уможливити спільне навчання моделей без обміну конфіденційними даними.
• Відповідність нормативним вимогам: Різні країни мають різні правила щодо конфіденційності та безпеки даних. Розгортання моделей ШІ має відповідати всім чинним нормам у цільовому регіоні.
• Локалізація: Моделі ШІ можуть потребувати локалізації для підтримки різних мов та культурних контекстів. Це може включати адаптацію архітектури моделі, перенавчання моделі з локалізованими даними або використання технік машинного перекладу.
• Енергоефективність: Оптимізація споживання енергії є надзвичайно важливою для продовження терміну служби акумуляторів периферійних пристроїв, особливо в регіонах, де доступ до електроенергії обмежений.

Інструменти та фреймворки

Існує кілька інструментів та фреймворків, які допомагають у стисненні та розгортанні моделей на периферійних пристроях:

• TensorFlow Lite: Набір інструментів для розгортання моделей TensorFlow на мобільних та вбудованих пристроях. TensorFlow Lite підтримує квантування, прунінг та інші техніки стиснення моделей.
• PyTorch Mobile: Фреймворк для розгортання моделей PyTorch на мобільних пристроях. PyTorch Mobile надає інструменти для квантування, прунінгу та інших технік оптимізації.
• ONNX Runtime: Крос-платформний рушій висновування, який підтримує широкий спектр апаратних платформ. ONNX Runtime включає підтримку квантування та оптимізації моделей.
• Apache TVM: Фреймворк-компілятор для оптимізації та розгортання моделей машинного навчання на різноманітних апаратних платформах.
• Qualcomm AI Engine: Апаратна та програмна платформа для прискорення робочих навантажень ШІ на процесорах Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: Платформа для розгортання моделей ШІ на процесорах MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: Набір інструментів для оптимізації та розгортання моделей ШІ на апаратному забезпеченні Intel.

Майбутні тенденції

Сфера стиснення моделей постійно розвивається. Деякі з ключових майбутніх тенденцій включають:

• Пошук нейронних архітектур (NAS): Автоматизація процесу розробки ефективних архітектур моделей.
• NAS з урахуванням апаратного забезпечення: Розробка моделей, спеціально оптимізованих для цільової апаратної платформи.
• Динамічне стиснення моделей: Адаптація стратегії стиснення на основі поточних умов роботи та доступності ресурсів.
• Федеративне навчання зі стисненням моделей: Поєднання федеративного навчання зі стисненням моделей для забезпечення спільного навчання моделей на периферійних пристроях з обмеженими ресурсами.
• Пояснювальний ШІ (XAI) для стиснених моделей: Забезпечення того, щоб стиснені моделі залишалися інтерпретованими та надійними.

Висновок

Стиснення моделей є важливою технікою для забезпечення широкого впровадження Edge AI у всьому світі. Зменшуючи розмір та складність моделей ШІ, стає можливим розгортати їх на периферійних пристроях з обмеженими ресурсами, відкриваючи широкий спектр застосувань у різноманітних контекстах. У міру того, як сфера Edge AI продовжує розвиватися, стиснення моделей відіграватиме все більш важливу роль у тому, щоб зробити ШІ доступним для всіх і всюди.

Успішне розгортання моделей Edge AI в глобальному масштабі вимагає ретельного планування та врахування унікальних викликів та можливостей, які представляють різні регіони та апаратні платформи. Використовуючи техніки та інструменти, обговорені в цьому посібнику, розробники та організації можуть прокласти шлях до майбутнього, де ШІ буде бездоганно інтегрований у повсякденне життя, підвищуючи ефективність, продуктивність та якість життя людей у всьому світі.