Ускоряем нейросети на gpu и cpu: дистилляция и квантование

🔥 Оптимизация моделей машинного обучения: дистилляция, квантование и инференс 🔥

Ищете способы ускорить инференс и снизить затраты на вычисления, сохранив качество моделей? В этом видео мы разбираем, как оптимизировать нейросети для реальных задач, таких как обработка изображений и текста. Вы узнаете, как современные методы дистилляции и квантования помогают достичь баланса между производительностью и точностью.

📲 Ещё больше полезных материалов в нашем Telegram-канале: https://t.me/devclubspb

🎥 Что вас ждёт в видео?
Дистилляция моделей: как уменьшить сеть и сохранить метрики?
Квантование: статическое, динамическое и аппаратное квантование для максимальной производительности.
Примеры фреймворков: ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO и их преимущества.
Практические кейсы: ускорение трансформеров в 3.6 раза и удаление 75% весов модели.
Сравнение CPU и GPU: что выбрать для инференса?

💡 Почему это важно?
Каждый разработчик сталкивается с проблемой больших вычислительных затрат. Эти методы и инструменты помогают ускорить модели, минимизировать потери качества и оптимизировать затраты на инфраструктуру.

💬 А вам приходилось заниматься задачами оптимизации? Напишите в комментариях!

#ML #AI #CV