Data Science | Вопросы собесов

🤔 Какие есть методы ускорения нейросетей?



🟠Модельное сжатие

Включает в себя различные техники, направленные на уменьшение размера модели и сокращение вычислительных затрат.

🟠Пренебрежение весами (Weight Pruning)

Удаление незначимых весов в нейросети. Уменьшение количества параметров и вычислений.

🟠Квантизация (Quantization)

Снижение точности представления весов и активаций (например, переход от 32-битных чисел к 8-битным). Уменьшение размера модели и ускорение выполнения.

🟠Оптимизация вычислений

Включает использование различных техник и библиотек для повышения эффективности вычислений.

🟠 Использование специализированного оборудования

GPU и TPU: Использование графических процессоров (GPU) и тензорных процессоров (TPU) для ускорения обучения и инференса.

CUDA и cuDNN: Использование библиотек, оптимизированных для выполнения нейросетевых операций на GPU.

🟠Параллелизация

Data Parallelism: Разделение данных на партии и параллельная обработка на нескольких процессорах.

Model Parallelism: Разделение модели на части и распределение их по различным процессорам.

import torch

model = ...  # Ваша модель

model = torch.nn.DataParallel(model)

data = ...  # Ваши данные

output = model(data) 

🟠Архитектурные улучшения

Оптимизация архитектуры модели может привести к значительному ускорению.

🟠Эффективные архитектуры

MobileNet, EfficientNet: Эти модели разработаны для обеспечения высокой точности при меньших вычислительных затратах.

ResNet, DenseNet: Использование остаточных и плотных связей для повышения производительности.

🟠Использование слоев с низким вычислительным расходом

Depthwise Separable Convolutions: Разделение стандартной свертки на два более простых слоя.

import torch.nn as nn



class DepthwiseSeparableConv(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):

          super(DepthwiseSeparableConv, self).__init__()

          self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, stride, padding, groups=in_channels)

          self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1)



      def forward(self, x):

          x = self.depthwise(x)

          x = self.pointwise(x)

          return x

  

🟠Алгоритмические оптимизации

Применение различных алгоритмических техник для ускорения обучения и инференса.

🟠Использование более быстрых алгоритмов оптимизации

Adam, RMSprop: Более быстрые алгоритмы обучения по сравнению с классическим стохастическим градиентным спуском (SGD).

🟠Предварительное обучение и transfer learning

Использование предварительно обученных моделей и дообучение их на новых данных. Сокращение времени на обучение и улучшение производительности.



Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний