Вопрос или проблема
Квантование параметров модели касается того, как снизить точность весов модели, таких как в Квантовании или Введении в квантование, приготовленном в 🤗 с 💗🧑🍳.
Но что насчет операторных функций, таких как Matmul или Softmax или Cross Entropy Loss? Нужно ли их изменять, чтобы они работали с int8 при квантовании в int8? А как насчет входных данных X? Нужно ли квантовать X, чтобы они также были int8?
Ответ или решение
Когда мы говорим о квантизации моделей в контексте машинного обучения, основное внимание уделяется уменьшению точности весов модели, что позволяет оптимизировать использование ресурсов и улучшить производительность, особенно на устройствах с ограниченными вычислительными мощностями. Однако на практике важно учитывать и изменения, которые происходят с операторами, такими как матричное умножение (Matmul), Softmax и кросс-энтропийная потеря, при переходе на квантизированные значения, например int8.
Что такое квантизация?
Квантизация – это процесс преобразования параметров модели и входных данных из формата с плавающей точкой (обычно float32) в целочисленный формат (например, int8). Это позволяет уменьшить размер модели и увеличить скорость выполнения операций, при этом минимально снижая точность.
Влияние на операторные функции
-
Матричное Умножение (Matmul):
- При квантизации весов модели до int8, операции матричного умножения требуют изменений в их реализации. Операторы должны быть адаптированы для работы с целыми числами. Например, вместо использования стандартного алгоритма для матричного умножения с плавающей точкой, для int8 используется более эффективный подход, который включает в себя ряд оптимизаций, таких как упаковка данных и использование инвариантных промежуточных вычислений.
- К тому же, при выполнении умножения двух матриц, промежуточный результат может быть дополнительно масштабирован с учетом смещения, чтобы избежать переполнения и сохранить точность.
-
Softmax:
- Оператор Softmax также требует адаптации. Обычно он вычисляет экспоненты, делит их на их сумму, чтобы получить вероятности. Однако, при работе с целочисленными данными, можно использовать фиксированное смещение для вычислений, избегая вычисления экспоненты для всех значений. Вместо этого применяются алгоритмические приемы, такие как "стратегия логарифмических вероятностей", чтобы сохранить производительность.
-
Кросс-энтропийная потеря:
- Для кросс-энтропийной функции также рекомендуется адаптация. Поскольку входные данные будут в формате int8, важно принимать во внимание диапазоны значений при вычислении потерь. Это можно сделать путём предварительного размножения и нормализации входных данных перед тем, как применять саму потерю.
Квантизация входных данных X
Еще одной важной составляющей процесса квантизации является обработка входных данных. Квантизация входных данных X до int8 также играет ключевую роль в производительности модели. Если входные данные не были квантизированы, то вы можете столкнуться с проблемами совместимости и производительности.
- Преобразование входных данных: Для достижения наилучших результатов вы должны предварительно квантизировать входные данные в тот же формат, что и веса модели. Это позволяет избежать потерь в точности и обеспечивает согласованность в вычислениях, что критично для успешного выполнения модели.
Заключение
Квантизация модели затрагивает не только параметры, но и операторы и входные данные, что требует тщательной адаптации на всех уровнях. Операторы, такие как Matmul, Softmax и Cross Entropy Loss, должны быть скорректированы для работы с целочисленными данными, а входные данные также должны быть правильно квантизированы. Такие изменения обеспечивают не только оптимизацию по размеру и скорости, но и сохранение необходимой точности модели.