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