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模型加速
本文的思路比较简单，裁剪+量化一体训练模型分三个步骤： 1） Clipping 裁剪，将网络中的权重系数值接近0 的权重全部置零，当然这种置零是临时性的，后面的训练迭代根据实际情况调整。
1.2K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏小孟开发笔记
10大python加速技巧
这其中加速的主要原因是： 在循环的每次迭代中我们都需要调用append，然后在循环的每次迭代中将其作为函数调用。 ，有些是使用C进行了加速。 因为numpy是使用C语言进行过加速的，所以相对于其它很多数据操作是更加快速的。 cnt >= 100000: break CPU times: user 12.8 ms, sys: 365 µs, total: 13.1 ms Wall time: 14.2 ms 10 原创作者：孤飞-博客园 原文链接：https://www.cnblogs.com/ranxi169/p/16585192.html 未经允许不得转载：肥猫博客 » 10大python加速技巧
57930编辑于 2023-02-20 - 来自专栏机器学习与统计学
深度学习模型加速：Pytorch模型转TensorRT模型
经过一段时间的调研与实践，算是对模型加速这方面有了一定的了解，便促成了此文。 1、如何实现模型加速？ 既然要提升效率，实现模型加速，那么具体应该怎么做呢？ 目前常用的深度学习模型加速的方法是：将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解，那么TensorRT是什么呢？ TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。 我将实现深度学习模型加速整体分成了两部分： 模型转换部分。实现 Pytorch/Tensorflow Model -> TensorRT Model 的转换。 模型推断（Inference）部分。 深度学习模型加速是一个繁杂的任务，需要注意的是，本文并没有对各个内容进行详细的讲解，更多的是提供一种整体的框架、流程，并给出相应的解决指南，这一点从文中嵌入的各个链接也可以看出。
1.8K21编辑于 2024-06-11 - 来自专栏机器学习、深度学习
模型加速--Slimmable neural networks
Slimmable neural networks ICLR2019 Code and models will be released 可瘦身的神经网络，针对不同硬件和运行环境，可以快速提供与之相适应的CNN模型来完成任务 硬件配置好的，给一个大模型，硬件配置差的，给一个小点的模型。 同一个模型，设置一下参数就可以了 At runtime, the network can adjust its width on the fly according to on-device benchmarks 同一个网络模型在不同的设备上运算时间也是不一样的。 反过来，对于不同的硬件设备及运行环境，我们能否快速的提供与之相适应的CNN网络模型来完成相关的任务了？ ?
66530发布于 2019-05-26 - 来自专栏GoCoding
TVM 加速模型，优化推断
TVM 是一个开源深度学习编译器，可适用于各类 CPUs, GPUs 及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。 不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM 更关注模型在硬件上的性能和效率。 本文只简单介绍 TVM 的编译流程，及如何自动调优自己的模型。 其中流程见下图： 从高层次上看，包含了如下步骤： 导入（Import）：前端组件将模型提取进 IRModule，其是模型内部表示（IR）的函数集合。 调优模型 TVM 文档 User Tutorial[2] 从怎么编译优化模型开始，逐步深入到 TE, TensorIR, Relay 等更底层的逻辑结构组件。 这里只讲下如何用 AutoTVM 自动调优模型，实际了解 TVM 编译、调优、运行模型的过程。
97920编辑于 2022-05-27 - 来自专栏计算机视觉战队
预告 | 模型加速压缩——精度无损
今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容，主要是模型压缩！如果你们有想了解或深入熟悉的框架，可以在留言处告诉我们，我们也会第一时间把大家希望的分享出来，我们一起学习讨论，共同进步！ 预告 ? 因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。对基本操作和体系结构的改进将使它们走得更远。 虽然Xception、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet和ShuffleNetV2等轻量级模型以很少的FLOPs获得了很好的性能，但是它们特征图之间的相关性和冗余性一直没有得到很好的利用
40510发布于 2020-06-06 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
PyTorch | 加速模型训练的妙招
引言 提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短，进而加速产品的迭代过程。同时，这也表示在进行单一模型训练时，所需的资源将会减少。
48810编辑于 2024-07-16 - 来自专栏深度学习技术前沿
10亿参数大模型实时运行，GPT推理加速21倍
12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数的NLP模型进行了优化，其中就包括用于翻译和文本生成的T5和GPT-2。 Torch-TensorRT：6倍加速 TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，让AI应用拥有低延迟、高吞吐量的推理能力。 举个例子 比如，用EfficientNet图像分类模型进行推理，并计算PyTorch模型和经过Torch-TensorRT优化的模型的吞吐量。 不过，在将T5模型转换为TensorRT引擎之前，需要将PyTorch模型转换为一种中间通用格式：ONNX。 ONNX是机器学习和深度学习模型的开放格式。 对NLP感兴趣的朋友，要是想加速大语言模型的推理过程，就快来试试TensorRT 8.2吧！
2.3K30编辑于 2021-12-08 - 来自专栏AI研习社
加速BERT模型：从架构优化、模型压缩到模型蒸馏
不过如果能够加速，当然也是好的，因为迭代越快，你就能越早地解决你的问题。 这在神经网络中并不陌生，其他领域（例如计算机视觉）以前也有相同的问题，并且已经开发了几种压缩和加速神经网络模型的方法。 1、架构和优化改进 大规模分布式训练 加速 BERT 训练能够想到的第一件事（甚至是第零件事）是将其分发到更大的集群当中。 而在 ICLR 2020 提交的论文中有一个比较有趣的工作 [10]，它使用 ResNet、GNMT、Transformer 的 8 位浮点表示获得了最先进的训练结果。 需要强调，以上所介绍的方法并不互相冲突，所以我们期待能够将这些方法协同起来使用来加速 BERT 模型（或其他相似模型）。
3.4K51发布于 2019-11-01 - 来自专栏CSDN博客
微调Whisper模型和加速推理
另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。 微调完成之后会有两个模型，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。 python infer.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-large-v2-finetune 加速预测 众所周知 ，直接使用Whisper模型推理是比较慢的，所以这里提供了一个加速的方式，主要是使用了CTranslate2进行加速，首先要转换模型，把合并后的模型转换为CTranslate2模型。 --output_dir models/whisper-large-v2-ct2 --copy_files tokenizer.json --quantization float16 执行以下程序进行加速语音识别
3K30编辑于 2023-04-30 - 来自专栏备份笔记
【R语言】计算10亿以内for循环加速
虽然是CPU占用100%，8颗核心好像是偷着懒跑的，但是丢给我那台4核心8线程黑苹果，是跑满的，说明ARM在多线程的时候，有点东西下图是计算一个10亿内训练模型时的top：图片2 几个循环2.1 100 可以使用两个嵌套的for循环实现：A <- matrix(1:9, 3, 3)B <- matrix(10:18, 3, 3)C <- matrix(0, 3, 3)for (i in 1:nrow(A 17 19 21[3,] 23 25 27但是理解这类的目的，合并循环的思路在这里刚好就是矩阵一一对应的数字相加：A <- matrix(1:9, 3, 3)B <- matrix(10
86120编辑于 2023-05-06 - 来自专栏深度学习自然语言处理
剪枝乱炖 | 模型加速与压缩
---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准 剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝 总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。 Reference 闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 技术文章配图指南 下载一：中文版！学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！
1.2K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏机器学习AI算法工程
onnx实现对pytorch模型推理加速
3.torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列化状态字典加载 model's参数字典 保存加载模型2种方式，在保存模型进行推理时，只需要保存训练过的模型的学习参数即可，一个常见的 PyTorch约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。 如果不这样做， 将会产生不一致的推断结果 #在保存用于推理或恢复训练的通用检查点时，必须保存模型的state_dict Pytorch模型转onnx 举例模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用 ，则需要先创建模型，再加载模型参数 import torch from models import resnet50 model = resnet50() #创建模型 weight = torch.load model, x, export_onnx_file, opset_version=10
4.8K30发布于 2021-01-27 - 来自专栏机器之心
微信炼出扩散语言模型，实现vLLM部署AR模型3倍加速，低熵场景超10倍
倍以上加速，低熵场景更可达 10 倍以上，同时保持甚至提升生成质量。 图：WeDLM-8B 在数学推理任务上实现约 3 倍加速，同时在准确率和推理速度上显著超越 LLaDA、Dream 等扩散模型。 实验结果 生成质量 WeDLM 基于 Qwen2.5-7B 和 Qwen3-8B 进行训练，使用 100B token 进行继续预训练，10B token 进行 SFT。 （74.22）等扩散模型。 ：在 vLLM 优化条件下的公平对比中，数学推理实现 3 倍以上加速，低熵场景超过 10 倍 研究团队指出，这项工作表明「前缀可缓存性」应当作为并行文本生成的一等设计目标。
21010编辑于 2026-01-12 - 来自专栏Java项目实战
解锁模型下载神器---免费加速插件
现在，让我向你们介绍一个非常优秀的插件，它将彻底改变你们的下载体验——超越传统的模型git加速插件！ 这个插将让你们拥有前所未有的下载速度和流畅体验。 它是专为开发者和AI研究人员设计的，旨在提高Git仓库中模型和代码的下载速度，提高工作效率，让你们更快地获得最新的模型和代码。 那么，你可能会问：“传统的Git下载速度为什么会那么慢呢？” 而模型git加速插件应运而生，通过一系列智能优化算法，解决了这些问题，让你的下载速度如飞一般。 下面让我们来看看超越传统的模型git加速插件的几个关键特点： 1.快速而稳定的下载速度：借助高效的下载算法和全球分布的加速节点，插件能够将下载速度提升至少50%，同时保证下载的稳定性和可靠性，让你不再为漫长的下载等待而苦恼 1.下载本地git安装包解压即用 拉取大模型加速器和git安装包：后台回复【神器】即可 2.解压即用 3.更改为本地安装路径 4.勾选功能 5.安装后成功 6.其他默认下一步即可 加速器使用双击exe即可全部选中
77020编辑于 2023-11-15 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
使用OpenVINO加速Pytorch表情识别模型
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 关于模型 OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络 / 0.5 6print(blob) 7landmark_net.setInput(blob) 8lm_pts = landmark_net.forward() 9print(lm_pts) 10for 加速推理 使用OpenVINO的Inference Engine加速推理，对得到的模型通过OpenVINO安装包自带的OpenCV DNN完成调用，设置加速推理引擎为Inference Engine， ，并使用inference engine执行加速推理。 7float max = -1; 8for (int i = 0; i < 8; i++) { 9 const float *scores = probs.ptr<float>(0, i, 0); 10
1.9K20发布于 2020-07-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
深度学习模型压缩与加速综述
导读 本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。 近年来，深度学习模型在CV、NLP等领域实现了广泛应用。 因此，如何在不影响深度学习模型性能的情况下进行模型压缩与加速，成为了学术界和工业界的研究热点。 1、简介 深度学习模型压缩与加速是指利用神经网络参数和结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。 （事实上，压缩和加速是有区别的，压缩侧重于减少网络参数量，加速侧重于降低计算复杂度、提升并行能力等，压缩未必一定能加速，本文中我们把二者等同看待） 必要性：主流的模型，如VGG-16，参数量1亿3千多万 压缩与加速，大体可以从三个层面来做：算法层、框架层、硬件层，本文仅讨论算法层的压缩与加速技术。
1.2K21编辑于 2022-02-10 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
深度学习模型压缩与加速综述
本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。 总结 本节主要介绍了模型模型设计的思路，同时对模型的加速设计以及相关缺陷进行分析。总的来说，加速网络模型设计主要是探索最优的网络结构，使得较少的参数量和计算量就能达到类似的效果。 II. 论文[10]提出了Structured Sparsity Learning的学习方式，能够学习一个稀疏的结构来降低计算消耗，所学到的结构性稀疏化能够有效的在硬件上进行加速。 总结 本文主要介绍了三种主流的深度学习模型压缩和模型加速的方向，分别为：加速网络结构设计，即通过优化网络结构的设计去减少模型的冗余和计算量；模型裁剪和稀疏化，即通过对不重要的网络连接进行裁剪，模型裁剪主要针对已经训练好的模型 ICLR, 2016. [10] Wen W, Wu C, Wang Y, et al.
1.5K70发布于 2019-06-13 - 来自专栏Reck Zhang
Java 10 - 内存模型
内存模型 主存储器与工作存储器 主存储器 方法区(Method Area) 方法区用于存储类的信息, 常量, 静态变量, 即时编译器编译后的代码. 栈(Java Virtual Machine Stacks) 代表着Java方法执行的内存模型, 每个方法执行时都会创建一个栈帧来存储方法的变量表, 操作数栈, 动态链接方法, 返回值, 返回地址等信息
37720发布于 2021-08-11 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
深度学习模型压缩与加速综述
本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。 总结 本节主要介绍了模型模型设计的思路，同时对模型的加速设计以及相关缺陷进行分析。总的来说，加速网络模型设计主要是探索最优的网络结构，使得较少的参数量和计算量就能达到类似的效果。 II. 论文[10]提出了Structured Sparsity Learning的学习方式，能够学习一个稀疏的结构来降低计算消耗，所学到的结构性稀疏化能够有效的在硬件上进行加速。 总结 本文主要介绍了三种主流的深度学习模型压缩和模型加速的方向，分别为：加速网络结构设计，即通过优化网络结构的设计去减少模型的冗余和计算量；模型裁剪和稀疏化，即通过对不重要的网络连接进行裁剪，模型裁剪主要针对已经训练好的模型 ICLR, 2016. [10] Wen W, Wu C, Wang Y, et al.
95141发布于 2019-06-14
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