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기계 학습 모델 최적화

import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot

model = tf.keras.Sequential([...])

pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay(
                      initial_sparsity=0.0, final_sparsity=0.5,
                      begin_step=2000, end_step=4000)

model_for_pruning = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(
    model, pruning_schedule=pruning_schedule)
...

model_for_pruning.fit(...)
TensorFlow Model Optimization Toolkit 은 배포 및 실행을 위해 ML 모델을 최적화하기 위한 도구 모음입니다. 많은 용도 중에서 툴킷은 다음을 수행하는 데 사용되는 기술을 지원합니다.
  • 클라우드 및 에지 장치(예: 모바일, IoT)의 대기 시간 및 추론 비용을 줄입니다.
  • 처리, 메모리, 전력 소비, 네트워크 사용량 및 모델 저장 공간에 대한 제한이 있는 에지 장치에 모델을 배포합니다.
  • 기존 하드웨어 또는 새로운 특수 목적 가속기에서 실행을 활성화하고 최적화합니다.

작업에 따라 모델 및 최적화 도구를 선택하십시오.