Kvantisering

term_id: quantization

Category: training_techniques

Definition

Kvantisering konverterer høy-presisjons flyttallstall (som FP32) til lavere presisjonsformater (som INT8 eller FP16). Denne reduksjonen minsker modellens minneforbruk og regnekrevende behov, noe som gjør inferens raskere.

Summary

En modelloptimeringsteknikk som reduserer presisjonen på tallene som brukes i neurale nettverksberegninger for å redusere størrelse og forbedre hastighet.

Key Concepts

  • Presisjonsredusering
  • Inferenshastighet
  • Minneoptimalisering
  • INT8/FP16

Use Cases

  • Utplassering på kantenheter (Edge Devices)
  • Mobile AI-applikasjoner
  • Sanntidsinferens

Code Example

1
2
3
4
5
6

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)

Related