양자화

term_id: quantization

Category: training_techniques

Definition

양자화는 고정소수점 수(예: FP32)를 더 낮은 정밀도의 형식(예: INT8 또는 FP16)으로 변환합니다. 이러한 정밀도 감소는 모델의 메모리 사용량과 연산 요구 사항을 줄여…

Summary

신경망 계산에 사용되는 숫자의 정밀도를 낮춰 모델 크기를 줄이고 속도를 향상시키는 모델 최적화 기법입니다.

Key Concepts

  • 정밀도 감소(Precision Reduction)
  • 추론 속도(Inference Speed)
  • 메모리 최적화(Memory Optimization)
  • INT8/FP16

Use Cases

  • 엣지 디바이스 배포
  • 모바일 AI 애플리케이션
  • 실시간 추론

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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