前提: 边缘端需要的模型尺寸更小、推断更快、耗电更低 两种方法: 一种方法是从头构建一个高效的模型。另一种技术是通过量化、裁剪和压缩来降低模型尺寸。 主要讨论: 训练后量化线性量化模型量化是一种模型压缩技术,即原来表示一个权重需要使用float32表示,量化后只需要使用int8来表示,可以获得接近4倍的网络加速。训...
之前陆陆续续看了许多模型压缩相关的文章,自己业务中也接触过一些相关的客户,今天周末没事做,把模型压缩相关的内容整理一下做个分享。可能更多地从科普的角度去介绍,因为我也不是专业做这方面技术的研究。首先明确下模型压缩的概念,就是在尽可能不改变模型效果的情况下,减少模型的体积,使得模型在使用的时候有更快的...
背景| 科技城市模型 背景| 人工智能机械 3D 背景| 货车运输场景 3D 背景| 电商c4d高端展示场景通用模型 背景| 炫酷汽车创意 背景| 芯片科技量化模型海报 企业专享 背景| AI科技人工智能 3D 背景| 建筑设计概念图 3D 背景| 警告背景量化模型海报 3D 背景| 3d模型空间 3D 背景| 抽象纹...
岗位职责: 1、研究多因子股票模型、CTA量化模型等量化相关策略与资产管理; 2、利用统计模型、机器学习等方法对因子及策略进行研究与组合; 3、基于另类数据源和海量数据挖掘模型开发新策略。 任职要求: 1、教育背景:毕业或在读于国内外知名高校,计算机或人工智能相关专业,本科及以上学历优先; 2、熟悉统计建模、多元回...
通过岗位职责、工作内容,告诉你风控模型分析师和量化分析师的区别?还为你对比风控模型分析师和量化分析师的学历要求、经验要求、工资待遇,为你揭晓风控模型分析师和量化分析师哪个好? 最新招聘 岗位职责 工资收入 风控模型分析师 量化分析师 工作职责: 1. 开发和优化风险管理模型,包括信用风险模型、反欺诈模型等。 2...
通常我们训练出的模型都比较大,将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩(model compression)可以将大模型压缩成小模型,压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法:网络裁剪(network pruning)、知识蒸馏(knowledge distillation)、参数量化(paramet...
一、概述LLM大模型是自然语言处理领域的一种强大的人工智能工具。通过使用大规模的语料库进行训练,它可以生成高质量的自然语言文本,并且在许多自然语言处理任务中表现出色。量化技术是一种降低模型复杂度的方法,可以提高模型的推理速度和可移植性。本文将重点介绍LLM大模型的量化技术。二、LLM大模型的量化技术词汇层面在...
量化深度学习模型的实现指南 随着人工智能的快速发展,深度学习模型的应用变得越来越普遍。然而,复杂的深度学习 学习轻量化模型深度学习技术在近年来取得了巨大的发展,然而由于深度的复杂性和计算量大,导致在应用于移动设备等资源受限的环境中存在一定的困难。为了解决这一问题,研究人员开始关注如何设计轻的 ...
# PyTorch量化INT8 随着深度学习模型的发展和应用场景的不断增多,对模型的优化要求也越来越高。其中,模型量化是一种常用的优化方法,通过将浮点模型转换为整数模型,可以大大减少模型的存储空间和计算量,提高模型的推理速度。 在PyTorch中,可以使用量化工具包torch.quantization来实现模型的INT8量化。本文将介绍PyTorch量化...
2.优化算法作用在最小化目标函数方面的性能,即减小训练误差,而不是模型的泛化误差。 3.深度学习的优化挑战①局部最小值*小批量随机梯度下降的梯度自然变化可以将参数从局部极小值中移出*②鞍点③梯度消失 4.随机梯度下降/小批量随机梯度下降①每次迭代随机采样一个样本计算梯度 ②每次选取小批量样本计算梯度 ...