Quantisierung

term_id: quantization

Category: training_techniques

Definition

Quantisierung wandelt hochpräzise Gleitkommazahlen (wie FP32) in Formate mit niedrigerer Präzision (wie INT8 oder FP16) um. Diese Reduzierung verringert den Speicherverbrauch des Modells und die Rechenanforderungen, was zu schnelleren Inferenzen führt.

Summary

Eine Optimierungstechnik für Modelle, die die Genauigkeit der in neuronalen Netzwerkberechnungen verwendeten Zahlen reduziert, um die Größe zu verringern und die Geschwindigkeit zu erhöhen.

Key Concepts

  • Reduzierung der Präzision
  • Inferenzgeschwindigkeit
  • Speicheroptimierung
  • INT8/FP16

Use Cases

  • Bereitstellung auf Edge-Geräten
  • Mobile KI-Anwendungen
  • Echtzeit-Inferenz

Code Example

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import torch.quantization as quant
# Example of converting a model to quantized format
model.eval()
model.qconfig = quant.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = quant.prepare(model, inplace=False)
quantized_model = quant.convert(quantized_model, inplace=False)

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