Model Optimization
การปรับแต่งประสิทธิภาพโมเดล AI เพื่อการใช้งานจริง
เทคนิคขั้นสูงในการลดขนาด เพิ่มความเร็ว และปรับแต่งประสิทธิภาพโมเดล AI
เร็วขึ้นหลังปรับแต่ง
ลดขนาดโมเดล
ประหยัดพลังงาน
เทคนิคการปรับแต่งโมเดล
Q Quantization
การลดความแม่นยำตัวเลข
ลดขนาดข้อมูลจาก 32-bit เป็น 16-bit, 8-bit หรือต่ำกว่า
Dynamic Quantization
ปรับระดับความแม่นยำแบบไดนามิกตามข้อมูล
P Model Pruning
Structured Pruning
Unstructured Pruning
Magnitude-based Pruning
Knowledge Distillation
การถ่ายทอดความรู้
Teacher Model
โมเดลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง
Student Model
โมเดลขนาดเล็กที่เรียนรู้จาก Teacher
Soft Targets
การใช้ probability distribution แทน hard labels
ผลลัพธ์การปรับแต่ง
ขนาดโมเดล
ความเร็วการประมวลผล
ความแม่นยำ
พร้อมปรับแต่งโมเดล AI ให้เร็วและประหยัด?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านการปรับแต่งประสิทธิภาพโมเดล AI