Daha hızlı ve verimli derin öğrenme için yapay zekayı karma hassasiyetle optimize edin. Doğruluktan ödün vermeden belleği azaltın, hızı artırın ve enerji tasarrufu sağlayın.
Karma hassasiyet, makine öğreniminde derin öğrenme modellerinin eğitim verimliliğini artırmak için hesaplamalarda hem 16 bit hem de 32 bit kayan nokta türlerini kullanan bir tekniktir. Karma hassasiyet, her bir hassasiyet türünün güçlü yanlarından yararlanarak, model doğruluğundan önemli ölçüde ödün vermeden daha hızlı hesaplama ve daha az bellek kullanımı sağlar.
Karma hassasiyet kullanmanın temel motivasyonu daha hızlı eğitim ve çıkarım süreçleri elde etmektir. Derin öğrenme modelleri, özellikle de büyük sinir ağları, kapsamlı hesaplama kaynakları gerektirir. Karışık hassasiyet şunları yapabilir:
Bellek Kullanımını Azaltın: Verileri 16 bit kayan değer olarak depolamak, 32 bit kayan değerlere kıyasla yarı yarıya alan gerektirir. Bu, bellek ayak izini önemli ölçüde azaltarak daha büyük parti boyutlarının veya daha karmaşık modellerin aynı donanım üzerinde eğitilmesine olanak tanır.
Hesaplamayı Hızlandırın: NVIDIA 'un Tensor Çekirdekleri gibi birçok modern GPU, 16 bitlik işlemler için optimize edilmiştir. Böylece karma hassasiyet, bu donanım optimizasyonundan yararlanarak daha hızlı hesaplamalar elde edebilir.
Enerji Verimliliği: Karma hassasiyetin kullanılması, hem çevresel nedenler hem de cihazın uzun ömürlü olması açısından faydalı olan güç tüketiminin azaltılmasını da sağlayabilir.
Uygulamada karma hassasiyet, model doğruluğunu korumak için modelin ağırlıklarını tam 32 bit hassasiyette tutarken aktivasyonlar ve gradyanlar gibi belirli hesaplama yönlerini 16 bit hassasiyete dönüştürmeyi içerir. Kayıp ölçeklendirme, azaltılmış hassasiyet nedeniyle oluşabilecek düşük taşmaları önlemek için yaygın olarak kullanılır.
Karma hassasiyet, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi büyük modeller ve veri kümeleri içeren çeşitli alanlarda oldukça önemlidir. Örneğin:
Doğal Dil İşleme (NLP): GPT-3 ve Transformer mimarileri gibi büyük dil modelleri, karma hassasiyetten önemli ölçüde faydalanabilir ve dil anlama ve üretme için gereken yüksek doğruluktan ödün vermeden daha verimli eğitim sağlar.
Bilgisayarla Görme: Nesne algılama gibi uygulamalarda Ultralytics YOLOkarma hassasiyet, otonom araçlar veya gözetleme sistemleri gibi gerçek zamanlı işleme senaryolarında çok önemli olan çıkarım aşamasını hızlandırabilir.
Karma hassasiyet genellikle model niceleme ve model budama gibi terimlerin yanında yer alır. Her üçü de modelleri optimize etmeyi amaçlasa da yaklaşımları farklıdır:
Model Niceleme: Bellek ve hesaplamayı daha da azaltmak için model ağırlıklarını ve hesaplamalarını daha düşük bit genişlikli temsillere (ör. 8 bit) dönüştürür, genellikle doğruluk üzerinde bir miktar etkisi olur.
Model Budama: Boyutunu küçültmek ve hızını artırmak için bir sinir ağının gereksiz kısımlarını çıkarmayı içerir ve genellikle doğruluğu yeniden kazanmak için yeniden eğitim gerektirir.
Kendi Kendine Sürüş Yapan Araçlar: Otonom araçlarda karma hassasiyet, görüş tabanlı uygulamalarda daha hızlı hesaplama yapılmasını sağlar. Örneğin, kendi kendine sürüşte yapay zeka, karmaşık çevresel algıları verimli bir şekilde ele almak için karma hassasiyetten yararlanır ve böylece hem güvenliği hem de karar verme süreçlerini geliştirir.
Sağlık Hizmetlerinde Görüntü Segmentasyonu: Karma hassasiyet, CT taramaları ve MRI'lar gibi tıbbi görüntüleme görevleri için sağlık alan ındaki AI uygulamalarında da kullanılmaktadır. Büyük veri kümelerinin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlayarak gerçek zamanlı teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olur.
Karma hassasiyetin uygulanması, genellikle bunun için tasarlanmış kütüphaneler ve araçlar kullanılarak model eğitim iş akışlarında değişiklikler yapılmasını gerektirir. Gibi çerçeveler TensorFlow ve PyTorch karma hassasiyet için yerleşik destek sağlayarak mevcut projelere entegre edilmesini kolaylaştırır.
Karma hassasiyet gibi optimizasyonlara sahip modelleri dağıtma konusunda pratik bir kılavuz için, sorunsuz model geliştirmeye yönelik araçlar ve kaynaklar için Ultralytics HUB adresimize bakın.
