Optimization & Deployment

เทคนิคการปรับแต่งประสิทธิภาพ

ONNX (Open Neural Network Exchange)

• มาตรฐานการแลกเปลี่ยนโมเดล AI
• รองรับหลาย Framework
• การแปลงโมเดลระหว่าง Platform
• ONNX Runtime สำหรับ Inference

TensorRT

• SDK สำหรับ NVIDIA GPU
• การปรับแต่งโมเดลสำหรับ GPU
• Layer Fusion และ Kernel Auto-tuning
• Mixed Precision Training

Quantization

• INT8 Quantization - ลดขนาดโมเดล 4 เท่า
• Dynamic Quantization - ไม่ต้องใช้ข้อมูล Calibration
• Static Quantization - ใช้ข้อมูลตัวอย่างสำหรับ Calibration
• QAT (Quantization Aware Training) - ฝึกโมเดลพร้อม Quantization

การปรับแต่งสำหรับ Hardware

• GPU Optimization - CUDA, TensorRT
• CPU Optimization - Intel MKL-DNN, OpenVINO
• Mobile Optimization - TensorFlow Lite, Core ML
• Edge Devices - NVIDIA Jetson, Intel NUC

เครื่องมือและแพลตฟอร์ม

• PyTorch → ONNX → TensorRT Pipeline
• TensorFlow → TensorRT Integration
• OpenVINO Model Optimizer
• Apache TVM
• NVIDIA Triton Inference Server