👍 Как можно снизить нагрузку на инференс при использовании ансамблей глубоких нейронных сетей
Возможные стратегии:
1️⃣Дистилляция модели: обучите более компактную «студенческую» нейросеть, которая имитирует выходы ансамбля. Это позволяет значительно сократить время инференса, сохранив при этом качество.
2️⃣Снижение точности / квантизация: уменьшите разрядность весов и активаций (например, до 8 бит), чтобы ускорить вычисления и уменьшить использование памяти.
3️⃣Производительное оборудование и параллелизация: если позволяют ресурсы, можно запускать модели параллельно на нескольких GPU или специализированных ускорителях (например, TPU или нейромодулях).
👍 Как можно снизить нагрузку на инференс при использовании ансамблей глубоких нейронных сетей
Возможные стратегии:
1️⃣Дистилляция модели: обучите более компактную «студенческую» нейросеть, которая имитирует выходы ансамбля. Это позволяет значительно сократить время инференса, сохранив при этом качество.
2️⃣Снижение точности / квантизация: уменьшите разрядность весов и активаций (например, до 8 бит), чтобы ускорить вычисления и уменьшить использование памяти.
3️⃣Производительное оборудование и параллелизация: если позволяют ресурсы, можно запускать модели параллельно на нескольких GPU или специализированных ускорителях (например, TPU или нейромодулях).
