Ụdị ịkwachaa
Ịkwacha ihe nlereanya na-ebelata netwọkụ akwara site na iwepu ihe ọ̀tụ̀tụ̀ dị arọ ma ọ bụ ihe owuwu dum na-enye obere ihe na mmepụta ya.
Nchịkọta
It cuts size, memory, and compute cost while aiming to keep accuracy nearly intact.
Ime miri emi
Netwọk akwara a zụrụ azụ na-enwekarị oke oke: ọtụtụ njikọ na-ebu obere ibu na-enwechaghị emetụta amụma. Ịkwachaa na-achọpụta ma na-ewepụ ihe ndị a, na-ahapụ ụdị dị nro. Ịkwachaa ihe na-enweghị nhazi na-ewepụ ihe ọ̀tụ̀tụ̀ ịdị arọ nke onye ọ bụla, na-emepụta matrices ndị na-adịghị ahụkebe nke nwere ike ịgbakọ nke ukwuu mana chọrọ ngwaike ma ọ bụ ọba akwụkwọ pụrụ iche iji mee ngwa ngwa. Ịkwachaa nke a haziri ahazi na-ewepụ nkeji dum - neurons, isi nlebara anya, ọwa, ma ọ bụ n'ígwé - na-emepụta obere ihe nlereanya na-agba ọsọ ọsọ na ngwaike nkịtị. Ntụziaka a na-ahụkarị bụ loop iterative: ụgbọ oloko, kwachaa parampat kacha nta dị mkpa site n'ụfọdụ criterion (na-abụkarị ịdị arọ), wee gbagharịa nke ọma iji nwetaghachi izi ezi furu efu, na-ekwughachi ruo mgbe ezuru nha ma ọ bụ ọsọ ọsọ. Ikwachaa ụzọ abụọ na ndammana na quantization na distillation na nsonye pipeline.
Nghọta nka nka
Mkpa akara na-ekpebi ihe ị ga-ebipụ. Ihe nrịba ama kachasị mfe bụ ịdị ukwuu - a na-eche na ọ bụ obere ihe dị arọ zuru oke bara uru. Ụzọ ndị ọzọ a nụchara anụcha na-atụle mmetụta ịdị arọ nke ọ bụla na mfu ahụ site na iji gradients ma ọ bụ usoro nke abụọ (nke dabere na Hessian), dịka n'ụdị ụdị dọkịta na-awa ụbụrụ kacha mma. Echiche nke tiketi lọtrị ahụ chọpụtara na netwọkụ ndị nwere oke nwere obere netwọkụ subnet nke a zụrụ azụ site na mmalite nke ọma, nwere ike dakọtara n'ụdị zuru oke - na-atụ aro na ọtụtụ netwọkụ adịghị arụ ọrụ site na mmalite.
Mmetụta atụmatụ
Ọnụ ego na mmefu ego
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi doro anya
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Quality akara
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Ọdịnihu nke ịkpụcha ihe nlereanya
A na-etinyewanye ịkwa osisi n'ụdị asụsụ buru ibu, ebe ụzọ a haziri ahazi na-ewepụ isi nlebara anya, neurons, na ọbụna n'ígwé iji dabara ụdị n'ime obere GPU na ngwaọrụ ihu. Ngwaike na kernels na-erigbu sparsity (dị ka NVIDIA's 2:4 ahaziri sparsity) na-eto eto, na-eme ka ịkwachaa na-enweghị nhazi ngwa ngwa. Na-atụ anya ka a ga-ejikọta kwachaa oge niile na nha na ntugharị dị ka akụkụ nke pipeline mkpakọ na-akpaghị aka nke na-elekwasị anya kpọmkwem latency, ume, na mmefu ego ebe nchekwa.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-akpakọ nnukwu ụdị asụsụ iji na-agba ọsọ n'otu GPU ndị ahịa kama ịchịkọta nkesa.
Slimming ụdị ọhụụ ka ọ dabara n'ime ebe nchekwa nke ama ma ọ bụ igwefoto agbakwunyere.
Wepụ isi nlebara anya na-adịghị arụ ọrụ site na Transformer nwere obere mbelata ịdị mma.
Mbelata inference ume na latency maka ọrụ okporo ụzọ dị elu iji belata ọnụ ahịa igwe ojii.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Nọgide na-eme nchọpụta
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Model Pruning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ntuziaka na-esote
Nlebanya Model AI
Ajụjụ a na-ajụkarị
What is Model Pruning?
Ịkwacha ihe nlereanya na-ebelata netwọkụ akwara site na iwepu ihe ọ̀tụ̀tụ̀ dị arọ ma ọ bụ ihe owuwu dum na-enye obere ihe na mmepụta ya. Ọ na-ebelata nha, ebe nchekwa na ịgbakọ ọnụ ahịa ka ọ na-achọ idobe izi ezi ọ fọrọ nke nta ka ọ ghara ịdị irè.
Gịnị bụ isi echiche n'azụ nlereanya kwachaa?
Ịkwachaa na-erigbu ihe karịrị oke site n'ịbelata ihe ọ̀tụ̀tụ̀ dị ala ma ọ bụ nkeji iji mebie ihe nlereanya ahụ ma na-echekwa ọtụtụ n'ime izi ezi ya.
Kedu ihe dị iche na ịkwa osisi a haziri ahazi na ịkwa osisi na-enweghị nhazi?
Ịkwachaa nke a haziri ahazi na-ewepụ ihe niile, na-amịpụta ụdị obere obere na-agba ọsọ ngwa ngwa na ngwaike ọkọlọtọ, ebe ịkwa osisi na-enweghị nhazi na-ewepụ ihe ọ bụla dị arọ, na-emepụta sparsity.
Kedu ihe kpatara ịkwa osisi na-enweghị nhazi na-ejikarị eme ka ihe nlereanya na ngwaike nkịtị ọsọ ọsọ?
efu efu agbasasịghị atụgharị na-akpaghị aka ka ọ bụrụ mgbakọ ole na ole; nnukwu ngwaike ka na-ahazi ha ma ọ bụrụ na ejighi obere mkpụrụ ndụ ma ọ bụ ngwa ngwa pụrụ iche.
Gịnị bụ ahụkarị iterative kwachaa uzommeputa?
Iterative kwachaa ọzọ n'etiti iwepụ obere mkpa paramita na mma ntughari iji nwetaghachi izi ezi, nke nta nke nta na-eru nha ma ọ bụ ọsọ ebumnuche.
Kedu ihe Hypothesis tiketi Lottery na-ekwu?
Echiche a chọpụtara na netwọkụ obere ahọpụtara nke ọma ('tiketi mmeri'), nke a zụrụ site na mbido mbụ ya, nwere ike iru izi ezi nke netwọkụ zuru oke.