Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6486 -
👍Инструмент недели: `torchao` — лёгкое квантование и оптимизация PyTorch-моделей
`torchao` — это новая экспериментальная библиотека от команды PyTorch, разработанная для простого применения квантования, разреживания и других оптимизаций к нейросетевым моделям.
Основные возможности: 📍`autoquant` — автоматическое квантование модели по слоям, без ручной настройки 📍 поддержка INT8 квантования, совместимого с torch.ao.quantization 📍 интеграция с PyTorch 2.x (использует torch.compile, dynamo, inductor) 📍 поддержка разреживания (sparsity), структурных трансформаций 📍 работа с предварительно обученными моделями — ResNet, MobileNet, Llama и др 📍 возможность применения на CPU/GPU, включая ускорение inference в ONNX и TorchScript
Если вы хотите: 📍 ускорить инференс без потери качества 📍 уменьшить размер модели для edge-устройств или мобильных приложений 📍 минимизировать latency для real-time задач 📍 подготовить модели к выводу на продакшн с минимальным инженерным оверхедом
то torchao может стать отличной альтернативой более сложным инструментам квантования.
Пример использования:
from torchao.quant import autoquant
# Загружаем обученную модель model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True).eval()
# Применяем автоматическое квантование model = autoquant(model)
👍Инструмент недели: `torchao` — лёгкое квантование и оптимизация PyTorch-моделей
`torchao` — это новая экспериментальная библиотека от команды PyTorch, разработанная для простого применения квантования, разреживания и других оптимизаций к нейросетевым моделям.
Основные возможности: 📍`autoquant` — автоматическое квантование модели по слоям, без ручной настройки 📍 поддержка INT8 квантования, совместимого с torch.ao.quantization 📍 интеграция с PyTorch 2.x (использует torch.compile, dynamo, inductor) 📍 поддержка разреживания (sparsity), структурных трансформаций 📍 работа с предварительно обученными моделями — ResNet, MobileNet, Llama и др 📍 возможность применения на CPU/GPU, включая ускорение inference в ONNX и TorchScript
Если вы хотите: 📍 ускорить инференс без потери качества 📍 уменьшить размер модели для edge-устройств или мобильных приложений 📍 минимизировать latency для real-time задач 📍 подготовить модели к выводу на продакшн с минимальным инженерным оверхедом
то torchao может стать отличной альтернативой более сложным инструментам квантования.
Пример использования:
from torchao.quant import autoquant
# Загружаем обученную модель model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True).eval()
# Применяем автоматическое квантование model = autoquant(model)
