نظرة عامة على ضغط الشبكات العصبية
تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الكثير من الذاكرة، وتعمل ببطء على الأجهزة المحمولة، كما أن تكلفة استضافتها في السحابة مرتفعة للغاية.
يحل ضغط الشبكات العصبية هذه المشكلات، حيث يجعل النماذج أصغر وأسرع دون فقدان الكثير من الدقة.
يجب عليك معرفة هذه الطرق الثلاث الرئيسية:
- التقليم (Pruning): يقوم بإزالة الاتصالات أو الخلايا العصبية غير الضرورية، حيث يستبعد أجزاء النموذج التي لا تقدم مساهمة كبيرة.
- التكميم (Quantization): يقلل من دقة الأرقام المستخدمة في النموذج. فبدلاً من استخدام أرقام عشرية معقدة، يستخدم أرقاماً أبسط، مما يوفر مساحات هائلة.
- تقطير المعرفة (Knowledge Distillation): يعمل على تدريب نموذج صغير ليحاكي نموذجاً كبيراً؛ حيث يتعلم النموذج الصغير من النموذج الكبير ويحقق نتائج مماثلة بموارد أقل.
يساعدك استخدام هذه الطرق على نشر الذكاء الاصطناعي على أجهزة الحافة (edge devices)، مما يمنحك سرعة أفضل وتكاليف أقل.
المصدر: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi