এমএল কমিউনিটি দিবস 9 নভেম্বর! TensorFlow, Jax থেকে আপডেটের জন্য আমাদের সাথে যোগ দিন, এবং আরও আরও জানুন

টেনসরফ্লো মডেল অপ্টিমাইজেশন দিয়ে শুরু করুন

1. কাজের জন্য সেরা মডেল চয়ন করুন

টাস্কের উপর নির্ভর করে আপনার মডেল জটিলতা এবং আকারের মধ্যে একটি বাণিজ্য তৈরি করতে হবে। যদি আপনার কাজের জন্য উচ্চ নির্ভুলতার প্রয়োজন হয় তবে আপনার একটি বৃহত এবং জটিল মডেলের প্রয়োজন হতে পারে। যে কাজের জন্য কম নির্ভুলতার প্রয়োজন, তাদের জন্য একটি ছোট মডেল ব্যবহার করা ভাল কারণ তারা কেবলমাত্র ডিস্কের কম জায়গা এবং মেমরি ব্যবহার করে না, তবে তারা সাধারণত দ্রুত এবং আরও বেশি দক্ষ দক্ষ efficient

2. প্রাক-অনুকূলিত মডেল

কোনও বিদ্যমান টেনসরফ্লো লাইট প্রাক-অনুকূলিত মডেলগুলি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির প্রয়োজনীয় দক্ষতা সরবরাহ করে কিনা তা দেখুন।

প্রশিক্ষণ পরবর্তী সরঞ্জাম

যদি আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে না পারেন তবে টেনসরফ্লো লাইট রূপান্তরকালে টেনসরফ্লো লাইট পোস্ট প্রশিক্ষণ কোয়ান্টাইজেশন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করার চেষ্টা করুন, যা আপনার ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত টেনসরফ্লো মডেলটিকে অনুকূল করতে পারে।

আরও জানতে প্রশিক্ষণ পরবর্তী কোয়ান্টাইজেশন টিউটোরিয়াল দেখুন See

পরবর্তী পদক্ষেপ: প্রশিক্ষণ-সময় সরঞ্জামকরণ

যদি উপরের সরল সমাধানগুলি আপনার প্রয়োজনগুলি পূরণ করে না তবে আপনার প্রশিক্ষণের সময় অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি জড়িত থাকতে পারে। আমাদের প্রশিক্ষণ-সময় সরঞ্জামগুলির সাথে আরও অনুকূলিতকরণ এবং আরও গভীর খনন করুন।