Práctica de compresión de modelos: Experimenta con poda y cuantificación de ResNet18
Introducción
Los desarrolladores para dispositivos móviles frecuentemente se enfrentan al reto de que los modelos de deep learning que funcionan sin problemas en un PC pueden volverse inutilizables en teléfonos enteligentes o sistemas embebidos. Las causas comunes son el gran tamaño del modelo y el alto coste computacional. Las técnicas de comp ...
Publicado el 7-28 19:42
Optimización de LLM locales: Estrategias de compresión y cuantización de modelos en qmd
La implementación de Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) en dispositivos locales se enfrenta constantemente a dos obstáculos principales: el consumo excesivo de memoria de almacenamiento y la elevada latencia durante la inferencia. qmd, un motor de búsqueda semántica local, aborda estos problemas mediante técnicas avanzadas de compresión que per ...
Publicado el 7-7 19:51