هناك عدة طرق يمكن من خلالها تحسين كفاءة البنية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك:
1. اختيار الأجهزة المناسبة: يمكن أن يؤدي اختيار الأجهزة المناسبة ، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات معالجة الموتر (TPU) ، إلى تحسين الأداء بشكل كبير وكفاءة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
2. استخدام النماذج المدربة مسبقًا: يمكن استخدام النماذج المدربة مسبقًا كنقاط بداية ، مما يسمح للمطورين بصقل النموذج وضبطه وفقًا لحالة الاستخدام الخاصة بهم. هذا يقلل من كمية البيانات وموارد الحوسبة اللازمة أثناء التدريب ، وبالتالي تحسين الكفاءة.
3. تنفيذ نموذج التقليم: يتضمن التقليم النموذجي إزالة الخلايا العصبية أو الوصلات غير المهمة في الشبكة العصبية ، مما ينتج عنه نموذج أصغر وأكثر كفاءة دون المساومة على الأداء.
4. تبسيط معالجة البيانات: يمكن أن يساعد تحسين معالجة البيانات في تقليل كمية البيانات اللازمة للتدريب مع الحفاظ على دقة النموذج.
5. استخدام التكميم: يتضمن التكميم تقليل عرض البتات للأوزان والتنشيطات في الشبكة العصبية ، مما قد يؤدي إلى نماذج أصغر وأسرع.
بشكل عام ، يتطلب تحسين كفاءة البنية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجموعة من خيارات الأجهزة ، وتحسين معالجة البيانات ، وتقنيات تحسين النموذج.
تاريخ النشر: