- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Что может не работать в PyTorch при использовании квантизированных моделей?
- 1. Ограниченная поддержка операторов
- 2. Зависимость от используемого бэкенда
- 3. Ограниченные возможности некоторых модулей
- 4. Отсутствие поддержки некоторых функций
- 5. Ограниченная поддержка в библиотеке
- Заключение
Вопрос или проблема
Я полагаю, что не все инструменты и модули PyTorch работают с квантизированными (например, до int8) моделями. Но что может не работать и почему?
Поддержка квантизации ограничена подмножеством доступных операторов, в зависимости от используемого метода. Для получения списка поддерживаемых операторов, пожалуйста, смотрите документацию по адресу https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html.
Набор доступных операторов и числовые значения квантизации также зависят от заднего плана, используемого для запуска квантизированных моделей. В настоящее время квантизированные операторы поддерживаются только для вывода на CPU в следующих задних планах: x86 и ARM.
Квантизированные операторы/модули.
Квантизированные операторы — это операторы, которые принимают квантизированный тензор в качестве входных данных и выдают квантизированный тензор.Квантизированные модули — это модули PyTorch, которые выполняют квантизированные операции. Обычно они определяются для взвешенных операций, таких как линейные и свертки.
Ответ или решение
Что может не работать в PyTorch при использовании квантизированных моделей?
Использование квантизированных моделей в PyTorch, особенно тех, которые были квантизированы до формата int8, может вызывать некоторые сложности и ограничения. Разберем основные аспекты, которые могут привести к проблемам в процессе разработки и внедрения таких моделей.
1. Ограниченная поддержка операторов
Квантизация в PyTorch ограничена подмножеством доступных операторов. Это связано с тем, что не все операторы, поддерживаемые в стандартной реализации PyTorch, могут корректно работать с квантизированными тензорами. Решение заключается в том, чтобы использовать только те операторы, которые официально поддерживаются для квантизированных моделей. Список поддерживаемых операторов можно найти в документации PyTorch по квантизации.
2. Зависимость от используемого бэкенда
Поддержка квантизации зависит от выбранного бэкенда. На данный момент квантизированные операторы поддерживаются только для операций на процессорах CPU в таких архитектурах, как x86 и ARM. Это означает, что квантизация в значительной степени ориентирована на выполнение inference на CPU, что ограничивает использование квантизированных моделей на других устройствах, таких как GPU или специализированные процессоры, если они не поддерживают нужные операторы.
3. Ограниченные возможности некоторых модулей
При использовании квантизированных моделей в PyTorch нужно учитывать, что модификации, требующие стандартных модулей, могут не работать. Квантизированные модули (например, QuantizedLinear, QuantizedConv) спроектированы для выполнения квантизированных операций, что может привести к несовместимостям с некоторыми стандартными модулями, рассчитанными на работу с плавающей запятой. Это может вызывать ошибки или просто неоптимальное поведение во время вычислений.
4. Отсутствие поддержки некоторых функций
Некоторые функции PyTorch не имеют прямой поддержки для квантизированных операторов. Например, различные функции потерь или оптимизаторы могут не быть совместимыми с квантизированными тензорами. Это может стать преградой при тренировке новых моделей или дообучении существующих на основе квантизированных весов.
5. Ограниченная поддержка в библиотеке
PyTorch постоянно обновляется, и с каждым обновлением добавляются новые функции и операторы. Однако на текущий момент многие сторонние библиотеки и инструменты не поддерживают работу с квантизированными моделями. Это означает, что полезные функции и возможности, которые были доступны для стандартных моделей, могут отсутствовать в контексте квантизации.
Заключение
Работа с квантизированными моделями в PyTorch требует внимательного подхода к выбору операторов и модулей, а также понимания ограничений, связанных с использованием определенного бэкенда. Тщательное изучение документации и тестирование моделей на совместимость с квантизацией существенно упростит процесс разработки и снизит вероятность возникновения ошибок на этапе выполнения.#+#+