تحسين نماذج التعلم العميق مع تكميم النماذج. تعزيز الكفاءة والسرعة وتوفير الطاقة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. تعرّف على المزيد الآن!
يعتبر تكميم النموذج تقنية تحسين حاسمة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهي مصممة لتقليل حجم نماذج التعلم العميق وتحسين كفاءتها. وهو يتضمن تحويل أوزان النموذج وتفعيلاته من دقة عالية، عادةً ما تكون 32 بت ذات فاصلة عائمة 32 بت، إلى تنسيقات أقل دقة مثل 16 بت أو حتى 8 بت أعداد صحيحة.
مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي من حيث التعقيد والحجم، فإنها تتطلب المزيد من الموارد الحاسوبية والذاكرة، مما يشكل تحديات كبيرة، خاصةً في بيئات الحوسبة المتطورة حيث تكون الموارد محدودة. يساعد تكميم النماذج على مواجهة هذه التحديات من خلال:
تقليل حجم النموذج: يقلل التكميم بشكل كبير من حجم ذاكرة النماذج، مما يتيح النشر على الأجهزة ذات الذاكرة المقيدة مثل الهواتف الذكية والأجهزة الطرفية. تُعد هذه الكفاءة ضرورية للتطبيقات في المركبات ذاتية القيادة وأجهزة إنترنت الأشياء، كما هو موضح في دليل حوسبة الحافة.
تحسين سرعة الاستدلال: تتطلب العمليات الحسابية الأقل دقة طاقة معالجة أقل، مما يؤدي إلى أوقات استدلال أسرع. هذا التحسين في السرعة أمر حيوي لتطبيقات الوقت الحقيقي مثل المراقبة بالفيديو والقيادة الذاتية كما هو موضح في القيادة الذاتية.
تعزيز كفاءة الطاقة: يمكن للأجهزة معالجة النماذج الكمية مع تقليل استهلاك الطاقة، وهو أمر ضروري للأجهزة التي تعمل بالبطاريات.
يمكن تطبيق تكميم النموذج على مستويات مختلفة، بما في ذلك:
تطبيقات الهاتف المحمول: تُستخدم النماذج الكمية في تطبيقات الهواتف الذكية لترجمة اللغات ومعالجة الصور في الوقت الفعلي، حيث توجد حاجة لعمليات سريعة وفعالة على موارد محدودة من الأجهزة.
المركبات ذاتية القيادة: في المركبات ذاتية القيادة، يعد اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي أمراً بالغ الأهمية. يسمح التكميم الكمي بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الأنظمة المدمجة، مما يسهل أوقات رد الفعل الأسرع والملاحة الأكثر أماناً. تعرف على المزيد حول هذا التطبيق في السيارات ذاتية القيادة.
تشذيب النموذج: بينما يركز التكميم على تقليل الدقة، يتضمن تشذيب النموذج إزالة الأوزان أو الخلايا العصبية غير الضرورية لتبسيط النموذج.
الدقة المختلطة: يتضمن مفهوم الدقة المختلطة استخدام دقة متعددة في نموذج واحد لتعزيز الأداء والكفاءة دون المساس بالدقة.
البيع بالتجزئة: يتيح نشر النماذج الكمية في مجال البيع بالت جزئة إمكانية التعرف على المنتجات وإدارة المخزون بكفاءة، مما يوفر للشركات حلول ذكاء اصطناعي أسرع وقابلة للتطوير.
الرعاية الصحية: في مجال الرعاية الصحية، تُستخدم النماذج الكمية في التصوير والتشخيص الطبي، حيث تكون السرعة والدقة في غاية الأهمية.
بشكل عام، يُعد التكميم الكمي للنماذج أداة أساسية في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر سهولة وفعالية عبر منصات وصناعات متنوعة. استكشف كيف تدمج نماذج Ultralytics YOLO تقنيات التكميم الكمي لتحسين الأداء في دليلنا.
