tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение »
Telegram web »
Post 6073
🔢 Основы квантизации весов
Квантизация весов — это процесс преобразования высокоточных весов нейросети (обычно 32-битных чисел с плавающей запятой) в низкоточные представления (чаще всего 8-битные целые числа).
✅ Это позволяет значительно уменьшить размер модели и снизить потребление памяти, сохраняя при этом высокую производительность.
⚡ Главная сложность — сохранить точность модели, несмотря на снижение разрядности чисел.
Более подробно в статье: https://clc.to/-rZwSA
Квантизация весов — это процесс преобразования высокоточных весов нейросети (обычно 32-битных чисел с плавающей запятой) в низкоточные представления (чаще всего 8-битные целые числа).
✅ Это позволяет значительно уменьшить размер модели и снизить потребление памяти, сохраняя при этом высокую производительность.
⚡ Главная сложность — сохранить точность модели, несмотря на снижение разрядности чисел.
Более подробно в статье: https://clc.to/-rZwSA
tgoop.com/dsproglib/6073
Create:
Last Update:
Last Update:
🔢 Основы квантизации весов
Квантизация весов — это процесс преобразования высокоточных весов нейросети (обычно 32-битных чисел с плавающей запятой) в низкоточные представления (чаще всего 8-битные целые числа).
✅ Это позволяет значительно уменьшить размер модели и снизить потребление памяти, сохраняя при этом высокую производительность.
⚡ Главная сложность — сохранить точность модели, несмотря на снижение разрядности чисел.
Более подробно в статье: https://clc.to/-rZwSA
Квантизация весов — это процесс преобразования высокоточных весов нейросети (обычно 32-битных чисел с плавающей запятой) в низкоточные представления (чаще всего 8-битные целые числа).
✅ Это позволяет значительно уменьшить размер модели и снизить потребление памяти, сохраняя при этом высокую производительность.
⚡ Главная сложность — сохранить точность модели, несмотря на снижение разрядности чисел.
Более подробно в статье: https://clc.to/-rZwSA
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6073