Uitleg
Model compressie vermindert modelgrootte om inference sneller en efficïenter te maken. Technieken omvatten pruning (onbelangrijke gewichten verwijderen), quantisatie (precisie verminderen) en knowledge distillation (student model trainen van leraar model).
Gecomprimeerde modellen zijn essentieel voor edge deployment op telefoons en IoT-apparaten.
⚡ Voorbeelden
- •BERT model van 300MB gecomprimeerd tot 50MB voor mobiel
- •DistilBERT 40% kleiner met 60% van BERT's prestaties
- •MobileNets optimaliseerd voor edge devices
Trefwoorden
grootteefficiëntiesnelheidmobiëloptimalisatiedeployment