Tenseurs compressés

term_id: compressed_tensors

Category: basic_concepts

Definition

Les tenseurs compressés sont des tableaux multidimensionnels utilisés en apprentissage profond où la précision numérique (par exemple, de float32 à int8) ou la parcimonie a été réduite. Cette technique, connue sous le nom de quantification ou de compression, permet de réduire l’empreinte mémoire tout en maintenant des performances acceptables.

Summary

Tenseurs dont la précision ou la taille des données a été réduite pour optimiser le stockage et l’efficacité computationnelle.

Key Concepts

  • Quantification
  • Parcimonie
  • Optimisation de la mémoire
  • Vitesse d’inférence

Use Cases

  • Déploiement d’applications IA sur mobile
  • Traitement sur les appareils edge (périphériques)
  • Optimisation du service des grands modèles de langage

Code Example

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import torch
# Example of converting a tensor to half precision
x = torch.randn(10, 10)
x_compressed = x.half()

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