👍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)
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us
