Вопрос или проблема
У меня есть вектор с типом данных float, в основном float32. Нулевое значение является базовой линией, то есть средним/центром данных.
Он имеет форму (размер_пакета, длина_последовательности).
Я хочу уменьшить использование памяти, преобразовав их в пространство int8 при сохранении в файл. Как я могу сделать это в NumPy?
Это то же самое, что и проблема масштабирования мин-макс?
Квантизация float32 в int8 теряет много информации; если вы сделаете очевидное движение, масштабируя числа с плавающей запятой в диапазон [-128,127], то потеряете слишком много точности. Вам также нужно будет иметь способ хранения информации о обратной трансформации, чтобы корректно прочитать это обратно.
Смотрите https://huggingface.co/docs/optimum/en/concept_guides/quantization#quantization-to-int8 для обсуждения данной проблемы.
Если вы работаете в контексте LLM или подобного, то для правильной квантизации модели до fp8 уже будет поддержка библиотек.
Вместо этого рассмотрите:
- Просто сохранить как np.float16, чтобы сэкономить место и немного потерять точность; очень просто
- Сохранить с сжатием
- Рассмотрите возможность предварительного разреживания тензора. Если вы можете сильно разжать, то существуют разреженные представления, которые более эффективны. Если нет, то установка некоторых значений, близких к 0, в 0, где это не будет иметь большого значения, может сэкономить место при сжатии.
Ответ или решение
Вопрос, который вы подняли, касается преобразования векторов с плавающей точкой (float32) в целочисленный формат (int8) для сокращения использования памяти и эффективного хранения данных. Это довольно важная тема в области обработки данных и машинного обучения, особенно учитывая, что вы хотите сохранить информацию при минимальных затратах памяти.
1. Понимание проблемы
Ваш вектор содержит данные типа float32, и имеет форму (batch_size, seq_len). Поскольку вы хотите сжать данные до int8, важно отметить, что данный подход может привести к потере значительной информации. Преобразование float32 в int8 требует выбора правильного метода масштабирования, чтобы избежать чрезмерной потери данных и сохранить возможность дальнейшей интерпретации преобразованных значений.
2. Масштабирование
Традиционно процесс, который вы связываете с преобразованием данных, напоминает масштабирование min-max, где значения данных сопоставляются диапазону, соответствующему целевому формату (в вашем случае, [-128, 127] для int8). Однако, как верно подметили, просто перенастройка значений в этот диапазон будет слишком грубой, поскольку это приведет к потере точности.
Для корректного преобразования стоит рассмотреть следующие подходы:
Вычисление параметров масштабирования
- Нормализация данных: Вычислите минимальное и максимальное значение вашего вектора.
- Скалирование: Примените формулу для преобразования данных:
[
x’ = \left(\frac{x – \text{min}}{\text{max} – \text{min}}\right) \cdot 255 – 128
]
Это обеспечит, что все ваши значения будут отмасштабированы в диапазон[-128, 127].
3. Сохранение информации о трансформации
Не забудьте сохранить информацию о минимальных и максимальных значениях, потому что для обратного преобразования вам потребуется знать, как правильно восстановить исходные данные.
4. Альтернативные подходы
Варианты работы с памятью в вашем случае могут включать:
- Использование
np.float16вместоint8: Это уменьшает использование памяти, сохраняя в то же время большую часть информации. - Сжатие: Сохраните данные в сжатом формате. Такие библиотеки как
numpyподдерживают сохранение массивов с помощью сжатия. - Сжимаемые представления: Рассмотрите возможность разреженного представления данных, если в вашем векторе много нулевых или близких к нулю значений.
5. Пример реализации в NumPy
Пример реализация преобразования будет выглядеть следующим образом:
import numpy as np
# Исходный массив
data = np.random.rand(batch_size, seq_len).astype(np.float32) # Пример данных
# Вычисление минимального и максимального значения
data_min, data_max = data.min(), data.max()
# Преобразование в int8
data_scaled = ((data - data_min) / (data_max - data_min) * 255).astype(np.int8)
# Сохранение данных
np.save('data_int8.npy', data_scaled)
# Сохранение информации о трансформации
np.save('scaling_info.npy', np.array([data_min, data_max]))Заключение
Прежде чем перейти к преобразованию данных, важно оценить необходимость и целесообразность данной операции. В некоторых случаях может быть лучше оставить данные в формате float и рассмотреть другие способы оптимизации хранения. Если же вам необходимо управлять данными в формате int8, следуя предложенным методам, вы сможете уменьшить затраты памяти, сохранив при этом важную информацию для последующей работы с данными.