Optymalizacja modeli ML dla szybkiego i taniego wnioskowania

Biorę działające modele uczenia maszynowego i sprawiam, że są one znacznie szybsze i lżejsze do produkcji bez poświęcania dokładności. Jeśli model poprawnie przewiduje w notatniku, ale jest zbyt wolny, zbyt pamięciożerny lub zbyt drogi do obsługi pod obciążeniem, to właśnie ten problem rozwiązuję. Na przestrzeni lat przekształciłem dziesiątki prototypów badawczych w usługi, które odpowiadają w milisekundach zamiast sekund, a w każdym projekcie kieruję się jedną zasadą: najpierw mierz, potem zmieniaj, a następnie udowodnij wyniki liczbami, którym możesz zaufać.

Posiadam pełną ścieżkę optymalizacji. Konwertuję modele na przenośne środowiska uruchomieniowe, takie jak ONNX i TensorRT, stosuję kwantyzację int8 lub fp16, usuwam nadmiarowe wagi i głowy za pomocą przycinania, łączę i upraszczam graf obliczeniowy, dostosowuję wdrożenie do twojego konkretnego sprzętu — czy to serwer CPU, GPU w centrum danych, czy urządzenie brzegowe. Każdy krok jest weryfikowany na twoim zbiorze testowym, więc dokładność pozostaje w twojej tolerancji. Nigdy nie przekazuję szybszego modelu, który cicho się pogorszył: mierzę opóźnienie, przepustowość i jakość obok siebie przed i po.

Otrzymujesz jasny raport: liczby bazowe, liczby po optymalizacji, dokładną listę zmian i powtarzalny proces, który możesz uruchomić na nowych wersjach modelu. Typowy wynik — redukcja opóźnienia od dwóch do ośmiu razy i podobne oszczędności kosztów przy zachowanej dokładności. Nazwij framework, docelowy sprzęt i budżet na opóźnienie, a ja szczerze powiem, co jest osiągalne, zanim zaczniemy.

— Konwersja do ONNX, TensorRT i innych środowisk uruchomieniowych
— Kwantyzacja (int8, fp16) oraz przycinanie strukturalne lub niestrukturalne
— Optymalizacja grafu, fuzja operatorów i dostrajanie układu
— Benchmarki na CPU, GPU i edge z powtarzalnymi raportami