HuggingFace представляет Quanto: набор инструментов для квантования на Python, который позволяет снизить вычислительные и память затраты при оценке моделей глубокого обучения.
Основные особенности Quanto:
– Библиотека на Python, разработанная для упрощения процесса квантования моделей PyTorch
– Поддержка режима eager для квантования, развертывание на различных устройствах и автоматическое вставление шагов квантования и деквантования в рабочий процесс модели
– Упрощение рабочего процесса квантования путем предоставления простого API для квантования моделей PyTorch
– Автоматизация задач, таких как вставка заглушек квантования и деквантования, обработка функциональных операций и квантование конкретных модулей
– Поддержка весов и активаций int8, а также int2, int4 и float8, обеспечивая гибкость в процессе квантования
– Интеграция с библиотекой Hugging Face transformers для безпроблемного квантования моделей трансформера
Quanto – это полезный инструмент для оптимизации моделей глубокого обучения для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, так как он демонстрирует значительное уменьшение размера модели и увеличение скорости вывода.
Практические решения в области искусственного интеллекта:
Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах путешествия клиента.
Советы по внедрению искусственного интеллекта:
– Определите возможности автоматизации: Найдите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от использования искусственного интеллекта
– Определите KPI: Обеспечьте измеримые результаты ваших усилий в области искусственного интеллекта на бизнес-показатели
– Выберите решение по искусственному интеллекту: Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и предоставляют возможность настройки
– Внедряйте постепенно: Начните с пилотного проекта, соберите данные и расширяйте использование искусственного интеллекта осмотрительно
Для советов по управлению KPI в области искусственного интеллекта свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Чтобы получать постоянные идеи по использованию искусственного интеллекта, оставайтесь на связи в нашем Telegram t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
HuggingFace Introduces Quanto: A Python Quantization Toolkit to Reduce the Computational and Memory Costs of Evaluating Deep Learning Models
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
