Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👍 Как можно снизить нагрузку на инференс при использовании ансамблей глубоких нейронных сетей

Возможные стратегии:

1️⃣ Дистилляция модели: обучите более компактную «студенческую» нейросеть, которая имитирует выходы ансамбля. Это позволяет значительно сократить время инференса, сохранив при этом качество.

2️⃣ Снижение точности / квантизация: уменьшите разрядность весов и активаций (например, до 8 бит), чтобы ускорить вычисления и уменьшить использование памяти.

3️⃣ Производительное оборудование и параллелизация: если позволяют ресурсы, можно запускать модели параллельно на нескольких GPU или специализированных ускорителях (например, TPU или нейромодулях).

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/ds_interview_lib/997

655 viewsMay 30 at 17:51

👍 Как можно снизить нагрузку на инференс при использовании ансамблей глубоких нейронных сетей

Возможные стратегии:

1️⃣ Дистилляция модели: обучите более компактную «студенческую» нейросеть, которая имитирует выходы ансамбля. Это позволяет значительно сократить время инференса, сохранив при этом качество.

2️⃣ Снижение точности / квантизация: уменьшите разрядность весов и активаций (например, до 8 бит), чтобы ускорить вычисления и уменьшить использование памяти.

3️⃣ Производительное оборудование и параллелизация: если позволяют ресурсы, можно запускать модели параллельно на нескольких GPU или специализированных ускорителях (например, TPU или нейромодулях).

Библиотека собеса по Data Science