Accélération modèles IA avec Optimum Intel et OpenVINO
Boostez vos modèles Transformer grâce à Optimum Intel et OpenVINO, réduisez latence et mémoire avec une quantification efficace.
En juillet dernier, Intel et Hugging Face ont commencé une collaboration pour offrir des outils d’accélération matérielle simples et puissants pour les modèles Transformer. Aujourd’hui, avec l’ajout d’Intel OpenVINO à Optimum Intel, l’inférence avec OpenVINO Runtime sur une variété de processeurs Intel devient un jeu d’enfant.
Optimisation des modèles Transformer avec OpenVINO
L’intégration d’OpenVINO dans Optimum Intel permet d’exécuter des inférences sur divers processeurs Intel en utilisant des modèles Transformers. Cette avancée permet également de quantifier les modèles pour réduire la taille et la latence des prédictions. Concrètement, la première version basée sur OpenVINO 2022.2 met l’accent sur les modèles PyTorch, offrant une quantification statique post-entraînement et une quantification consciente pour les modèles encodeurs comme BERT.
Quantifier un Vision Transformer pour l’image classification
Parlons chiffre : en quantifiant un modèle Vision Transformer (ViT) avec OpenVINO pour le dataset food101, on observe une diminution de la taille mémoire de 3,8 fois, passant de 344 Mo à 90 Mo. La quantification réduit les bits des paramètres du modèle, donc il utilise moins de mémoire lors de l’inférence. Les opérations comme la multiplication matricielle sont ainsi accélérées grâce à l’arithmétique des entiers.
La combinaison Optimum Intel et OpenVINO offre une solution robuste pour l’accélération des modèles Transformers, réduisant ainsi la taille de la mémoire et la latence tout en maintenant une haute précision.
Impact sur l’Évaluation et Précision des Modèles
Il est essentiel de vérifier que la quantification n’altère pas la précision. Lors de l’évaluation de notre modèle quantifié et son original sur un sous-ensemble du dataset, tous deux ont maintenu une précision de 87,6 %. Ce chiffre prouve que la performance n’est pas sacrifiée au profit de l’efficacité.
Procédure Simplifiée et Accessibilité
L’installation et l’exécution de la quantification statique sont à la portée des utilisateurs grâce à un environnement virtuel configuré avec les dépendances nécessaires. L’ensemble du processus, de la calibration des datasets à l’évaluation de la précision post-quantification, est simplifié par des APIs intuitifs fournies par Optimum Intel et OpenVINO.
« Réduire la taille mémoire tout en préservant la précision, une avancée majeure dans l’optimisation des modèles d’IA. »
Context : Optimisation via Optimum Intel et OpenVINO
À travers cette initiative, Intel et Hugging Face démontrent l’importance d’outils qui simplifient l’intégration des modèles d’IA dans des environnements de production tout en garantissant efficacité et précision. La synergie entre matériel et logiciels performants est le futur indéniable de l’apprentissage automatique.