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- AI 모델 경량화 기술, 왜 지금 필요한가?
ai 모델 경량화 기술은 단순한 기술적 최적화를 넘어, 인공지능 기술의 확산과 민주화를 위한 핵심 전략입니다 연산 자원이 풍부한 환경에만 국한되지 않고, 보다 다양한 디바이스와 사용자에게 ai 서비스를 제공하기 위해서는 경량화가 필수입니다
- 딥러닝 모델의 경량화 기술(모델 압축, 프루닝 등) - 정보의 경험
양자화, 프루닝, 지식 증류, nas 등의 기술을 적절히 조합하면 정확도를 유지하면서도 모델 크기와 연산 속도를 최적화할 수 있으며, 하드웨어 가속 기술과 결합하면 더욱 효율적인 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다
- Gemini 2. 5 Flash 양자화 (quantization) 최적화 = 모델 크기와 연산량을 줄이는 기법 . . .
양자화(quantization)는 딥러닝 모델의 가중치(weight)와 활성화(activation) 값을 부동소수점(float32, float16 등) 대신 더 낮은 비트(bit) 해상도의 정수(integer)로 표현함으로써, 모델 크기와 연산량을 줄이는 기법입니다
- [인공지능] 모델 경량화(효율성 개선) 기법 소개 : 네이버 블로그
모델 경량화는 성능의 저하 없이 신경망의 사이즈를 줄이는 기술 이다 이번 글은 대표적인 모델 경량화 방법 4가지를 살펴보고 각각의 특징에 대해 짚어보겠다 <모델 경량화 방법> Model Pruning (모델 가지치기) Quantization (양자화) Knowledge Distillation (지식 증류)
- AI 모델 최적화 방법 지식 증류와 동적 양자화 : 네이버 블로그
지식 증류는 기존의 크고 복잡한 AI 모델(Teacher 모델)의 지식을 더 작은 모델(Student 모델)에 압축하는 방법입니다 이 과정에서 원본 모델의 성능을 최대한 유지하면서도 연산량과 모델 크기를 줄이는 것이 목표입니다
- 딥러닝 모델 최적화 방법: 모델 경량화와 모델 추론 속도 가속화
모델 양자화 (Model Quantization): 모델의 연산을 고정된 비트 수로 양자화하여 메모리 사용량을 줄이는 방법 모델 경량화의 주요 목표는 모델 크기를 줄이고 계산량을 최소화하여 모델을 다양한 환경에서 보다 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 것입니다
- 당신의 모델을 스케일 하는 법: TPU에서의 LLM에 대한 시스템적 관점 | GeekNews
이로부터 연산 속도의 상한선을 추정하는 방법을 배움; 섹션 2: TPU를 바라보는 관점 TPU가 어떤 식으로 연산하는지; Systolic array 구조가 무엇인지; TPU가 메모리와 통신 대역폭을 어떻게 제공하는지에 대한 기본적인 이해; 섹션 3: 분산 매트릭스와 분산 곱셈
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