Оптимизация моделей машинного обучения: дистилляция, квантование и инференс Ищете способы ускорить инференс и снизить затраты на вычисления, сохранив качество моделей? В этом видео мы разбираем, как оптимизировать нейросети для реальных задач, таких как обработка изображений и текста. Вы узнаете, как современные методы дистилляции и квантования помогают достичь баланса между производительностью и точностью. Ещё больше полезных материалов в нашем Telegram-канале:
Что вас ждёт в видео? Дистилляция моделей: как уменьшить сеть и сохранить метрики? Квантование: статическое, динамическое и аппаратное квантование для максимальной производительности. Примеры фреймворков: ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO и их преимущества. Практические кейсы: ускорение трансформеров в 3.6 раза и удаление 75% весов модели. Сравнение CPU и GPU: что выбрать для инференса? Почему это важно? Каждый разработчик сталкивается с проблемой больших вычислительных затрат. Эти методы и инструменты помогают ускорить модели, минимизировать потери качества и оптимизировать затраты на инфраструктуру. А вам приходилось заниматься задачами оптимизации? Напишите в комментариях! #ML #AI #CV
