Edge AI та On-device Machine Learning

🎓 Model Compression

Quantization

Концепція: Зменшення precision ваг (float32 → int8). Зменшує розмір та прискорює.

Типи: Post-training quantization, quantization-aware training.

Переваги: 4x зменшення розміру, прискорення на спеціалізованих hardware.

Pruning

Концепція: Видалення неважливих ваг (малі значення). Структуроване або неструктуроване.

Переваги: Зменшує розмір, прискорює inference.

Недоліки: Може потребувати спеціального hardware для ефективності.

Knowledge Distillation

Концепція: Навчання маленької моделі (student) від великої (teacher). Передає знання.

Переваги: Маленька модель з високою точністю.

Застосування: Коли потрібна маленька модель з хорошою точністю.

🔧 Фреймворки та інструменти

TensorFlow Lite

Концепція: Оптимізована версія TensorFlow для mobile та embedded.

Переваги: Quantization, pruning, hardware acceleration.

Застосування: Android, iOS, embedded devices.

Core ML

Концепція: Apple фреймворк для iOS, macOS.

Переваги: Оптимізація для Apple hardware, Neural Engine.

Застосування: iOS, macOS додатки.

ONNX Runtime

Концепція: Cross-platform runtime для ONNX моделей.

Переваги: Підтримка багатьох платформ, оптимізації.

Застосування: Cross-platform додатки.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Оптимізація моделі для mobile

Базова модель: Навчити велику модель на сервері.

Quantization: Застосувати quantization (float32 → int8).

Конвертація: Конвертувати в TensorFlow Lite.

Deployment: Завантажити на mobile device.

Приклад 2: Knowledge Distillation для маленької моделі

Teacher: Навчити велику модель (teacher).

Student: Навчити маленьку модель з teacher predictions.

Оцінка: Порівняти accuracy та розмір student з teacher.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Edge AI: ML на пристроях

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.