Вопрос или проблема
Я работаю над приложением с ограничениями по памяти. Мы получаем векторы из моделей Gensim на Python, но нам нужно передать их копии в мобильное приложение на React Native и, возможно, в браузер на JavaScript. Мне нужно получить векторы слов word2vec с максимально возможной экономией памяти. Поэтому мне нужны способы, как это можно достичь.
Я уже попробовал уменьшить точность до 9 десятичных знаков и получил улучшение использования памяти в 1,5 раза. Я не против компромиссов в производительности. Может ли кто-то предложить еще какие-то альтернативы?
Вам нужно уменьшить размер встраивания. Используйте алгоритм нелинейного уменьшения размерности, такой как LLE, UMAP или автоэнкодер, и уменьшите размер Word2Vec с $n$ до $m$.
Выбор $m$ осуществляется через простую настройку гиперпараметров вашей модели.
.
Ответ или решение
Сокращение объема файла векторов word2vec в условиях ограниченной памяти представляет собой серьезную техническую задачу, особенно если эти данные необходимо передавать в мобильное приложение на базе React Native или использовать в браузере с JavaScript. Давайте рассмотрим возможные методы снижения размера этих файлов, применяя различные теоретические подходы и практические примеры.
Теория: Методы сокращения размерности и оптимизации данных
-
Уменьшение точности данных: Вы уже упомянули, что уменьшение точности числа с плавающей запятой до 9 знаков привело к 1.5-кратному уменьшению объёма. Это практическое решение, известное как уменьшение точности, которое сразу же даёт ощутимый результат.
-
Сокращение размерности: Применение алгоритмов сокращения размерности может значительно уменьшить размер вектора без существенной потери в его эффективности. Это включает:
- Понижающее изометрическое отображение (LLE): Поддерживает локальные соседние расстояния, что подходит для сложных не-линейных распределений.
- UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): Производительно и сохраняет глобальные топологические структуры.
- Автоэнкодеры: Нейронные сети, которые обучаются воспроизводить входные данные, но через слой меньшей размерности, таким образом автоматически выбирая наиболее значимые части вектора.
-
Сжатие данных: Применение алгоритмов сжатия данных может быть полезным. Это могут быть как классические алгоритмы сжатия, такие как Zip/Gzip, так и более специфичные, например, специализированные алгоритмы квантования, которые подойдут для числовых данных.
Пример: Снижение размерности векторов
Допустим, у вас имеются word2vec вектора размерности 300, сохраненные в текстовом формате, занимая порядка 3 ГБ дискового пространства. Первая стратегия — снизить их размер, отбросив лишние параметры, причем эту задачу может решаться напрямую средствами Python:
- Autoencoder: Архитектура может иметь три слоя — входной, скрытый (уменьшенной размерности) и выходной. Обучите автоэнкодер, подав на вход полный word2vec, но c целью восстановления исходного на выходе. Скрытый слой будет тем самым сжатым представлением.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
input_dim = 300 # исходная размерность вектора
encoding_dim = 100 # желаемая уменьшенная размерность
autoencoder = Sequential([
Dense(encoding_dim, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
Dense(input_dim, activation='sigmoid')
])
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# обучите автоэнкодер на ваших данных word2vecПрименение: Интеграция с практическими задачами
После внедрения алгоритма сокращения размерности, необходимо осуществить последовательные шаги, чтобы новые векторы нормально интегрировались в существующий конвейер:
-
Обучение и тестирование модели: Прежде чем переносить сжатые данные на сторону клиента, необходимо провести детальное испытание в локальной среде для проверки производительности и точности модели с новым набором данных.
-
Реализация алгоритмов сжатия: API могут передавать сгруппированные или сжатые данные (например, в формате Gzip), чтобы экономить сетевой трафик. Реализуйте сжатие на сервере перед отправкой вектора, и деархивацию на клиентской стороне перед использованием.
-
Регулярная оптимизация: Поскольку компиляция и деарцифавция могут затрагивать вычислительные ресурсы, интеграции таких процессов необходимо тестировать на скоростных и эффективных алгоритмах, чтобы производительность оставалась на приемлемом уровне, не создавая узкие места в приложении.
Сокращение размера word2vec векторов — это многогранная задача, включающая выбор и настройку метода, реализацию сжатия и дальнейшую интеграцию в производственные процессы. Применяя продуманные решения в части сжатия и передачи данных, вы сможете соблюдать необходимые ограничения, повысив производительность и эффективности вашего приложения.