Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

👍 Инструмент недели: `torchao` — лёгкое квантование и оптимизация PyTorch-моделей

`torchao` — это новая экспериментальная библиотека от команды PyTorch, разработанная для простого применения квантования, разреживания и других оптимизаций к нейросетевым моделям.

Основные возможности:
📍 `autoquant` — автоматическое квантование модели по слоям, без ручной настройки
📍 поддержка INT8 квантования, совместимого с torch.ao.quantization
📍 интеграция с PyTorch 2.x (использует torch.compile, dynamo, inductor)
📍 поддержка разреживания (sparsity), структурных трансформаций
📍 работа с предварительно обученными моделями — ResNet, MobileNet, Llama и др
📍 возможность применения на CPU/GPU, включая ускорение inference в ONNX и TorchScript

Если вы хотите:
📍 ускорить инференс без потери качества
📍 уменьшить размер модели для edge-устройств или мобильных приложений
📍 минимизировать latency для real-time задач
📍 подготовить модели к выводу на продакшн с минимальным инженерным оверхедом

то torchao может стать отличной альтернативой более сложным инструментам квантования.

Пример использования:

from torchao.quant import autoquant

# Загружаем обученную модель
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True).eval()

# Применяем автоматическое квантование
model = autoquant(model)

🔴 Подробнее на GitHub: https://clc.to/XUsE5g

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍6❤4❤‍🔥1🔥1

www.tgoop.com/dsproglib/6486

1.73K viewsMay 27 at 06:51

👍 Инструмент недели: `torchao` — лёгкое квантование и оптимизация PyTorch-моделей

`torchao` — это новая экспериментальная библиотека от команды PyTorch, разработанная для простого применения квантования, разреживания и других оптимизаций к нейросетевым моделям.

Основные возможности:
📍 `autoquant` — автоматическое квантование модели по слоям, без ручной настройки
📍 поддержка INT8 квантования, совместимого с torch.ao.quantization
📍 интеграция с PyTorch 2.x (использует torch.compile, dynamo, inductor)
📍 поддержка разреживания (sparsity), структурных трансформаций
📍 работа с предварительно обученными моделями — ResNet, MobileNet, Llama и др
📍 возможность применения на CPU/GPU, включая ускорение inference в ONNX и TorchScript

Если вы хотите:
📍 ускорить инференс без потери качества
📍 уменьшить размер модели для edge-устройств или мобильных приложений
📍 минимизировать latency для real-time задач
📍 подготовить модели к выводу на продакшн с минимальным инженерным оверхедом

то torchao может стать отличной альтернативой более сложным инструментам квантования.

Пример использования:

from torchao.quant import autoquant

# Загружаем обученную модель
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True).eval()

# Применяем автоматическое квантование
model = autoquant(model)