Yapay zeka model sıkıştırma, doğruluk veya performanstan önemli ölçüde ödün vermeden yapay zeka modellerinin boyutunu ve karmaşıklığını azaltan teknikleri içerir. Bu, yapay zeka modellerini akıllı telefonlar, IoT aygıtları ve uç cihazlar gibi kaynakları sınırlı cihazlara dağıtmayı amaçlayan geliştiriciler, veri bilimcileri ve yapay zeka meraklıları için çok önemlidir.
AI Model Compression Nedir?
AI Model sıkıştırma, makine öğrenimi modellerindeki parametre sayısını ve hesaplama yükünü azaltan teknikleri içerir. Amaç, modeli daha küçük ve daha hızlı hale getirirken modelin doğruluğunu korumaktır. Bu, yapay zeka modellerini mobil cihazlar, gömülü sistemler gibi kaynak kısıtlı ortamlarda veya enerji verimliliğinin kritik olduğu senaryolarda dağıtmak için gereklidir.
Yapay Zeka Model Sıkıştırmaya Neden İhtiyaç Var?
Birçok gerçek dünya uygulaması gerçek zamanlı, cihaz üzerinde işleme yetenekleri gerektirir. Örneğin, evinizin güvenlik kamerasındaki yapay zeka, evinize girmeye çalışan bilinmeyen biri varsa bunu işlemeli ve sizi bilgilendirmelidir.
Fakat günümüzde son teknoloji yapay zekanın kullanılmasındaki temel zorluk, uç cihazların kaynaklarının kısıtlı olmasıdır. Çünkü bu cihazlar sınırlı belleğe ve sınırlı işlem kapasitesine sahiptir. İyi performans gösteren derin öğrenme modellerinin boyutu ise büyüktür. Ancak model ne kadar büyük olursa o kadar fazla depolama alanına ihtiyaç duyar ve bu da kaynakları kısıtlı cihazlara yerleştirilmesini zorlaştırır. Ayrıca, daha büyük bir model daha yüksek çıkarım süresi ve çıkarım sırasında daha fazla enerji tüketimi anlamına gelir. Bu modeller laboratuvarda harika sonuçlar elde etmiş olsa da, gerçek dünyadaki birçok uygulamada kullanılamazlar. Bu da geriye tek bir seçenek bırakır: Yapay zeka sıkıştırma ile modelin boyutunu küçültmek.
Fakat kaynakları kısıtlı cihazlarda çalışabilecek küçük bir modele sahip olmak yeterli değildir. Hem doğruluk hem de çıkarım hızı açısından iyi performans göstermelidir. Bu noktada model sıkıştırma veya yapay zeka sıkıştırma teknikleri devreye girer.
Yapay Zeka Modelleri Neden Sıkıştırılmalıdır? Önemi ve Faydaları
Modern yapay zeka modelleri, özellikle de derin sinir ağları, genellikle milyonlarca veya milyarlarca parametreye sahiptir. Büyük boyutları, sınırlı belleğe, işlem gücüne ve pil ömrüne sahip cihazlarda dağıtımı zorlaştırır. Yapay zeka modellerini sıkıştırmak çeşitli avantajlar sunar:
- Daha hızlı çıkarım süreleri – Gerçek zamanlı uygulamalara olanak sağlar.
- Azaltılmış bellek ayak izi – Cihazlarda depolama tasarrufu sağlar.
- Daha düşük enerji tüketimi – Pille çalışan donanımlar için çok önemlidir.
- Daha iyi uç dağıtımı – Gizliliği artırır ve gecikmeyi azaltır.
Modelleri sıkıştırırken, aşırı sıkıştırma performansı etkileyebileceğinden boyut küçültme ve doğruluk arasında denge kurmak önemlidir.
Yapay Zeka Modellerini Optimize Etme Teknikleri
Model boyutunu azaltmak için çok sayıda model sıkıştırma tekniği kullanılabilir. En popüler teknikler aşağıdakileri içermektedir:
1. Pruning
Pruning, bir modelden gereksiz veya daha az önemli ağırlıkları ortadan kaldıran bir tekniktir. Bu, küçük büyüklüklere sahip ağırlıkların kaldırılması veya tüm nöronları veya kanalları kaldıran yapılandırılmış pruning gibi daha karmaşık yaklaşımların uygulanması gibi çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Pruning, model boyutunu ve hesaplama maliyetini azaltmaya yardımcı olarak sınırlı kaynaklara sahip ortamlarda dağıtım için daha uygun hale getirir. Pruning’den sonra doğruluktaki herhangi bir kaybı telafi etmek için genellikle modele ince ayar yapmak gerekir.
Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli pruning türleri vardır:
- Büyüklük Temelli Pruning: En düşük mutlak değere sahip ağırlıkları ortadan kaldırır.
- Yapılandırılmış Pruning: Nöronları, filtreleri veya tüm kanalları kaldırır.
- Yapılandırılmamış Pruning: Bireysel ağırlıkları daha ince taneli bir şekilde kaldırır.
Artıları
- Eğitim sırasında veya sonrasında uygulanabilir.
- Belirli bir mimari için çıkarım süresini/model boyutu ile doğruluk arasındaki dengeyi iyileştirebilir.
- Hem konvolüsyonel hem de tam bağlı katmanlara uygulanabilir.
Eksiler
- Genel olarak, daha iyi bir mimariye geçmek kadar yardımcı olmaz.
- TensorFlow’un yalnızca model boyutu avantajları sağladığı için gecikmeye fayda sağlayan uygulamalar nadirdir.
2. Kuantizasyon
Niceleme, en popüler model sıkıştırma tekniklerinden biridir. Modelin ağırlıklarının hassasiyetini kayan noktalı sayılardan 8 bitlik tam sayılar gibi daha düşük bitlik gösterimlere indirmeyi içerir. Bu sayede model daha az bellek ve hesaplama gücü gerektirir. Niceleme hem ağırlıklara hem de aktivasyonlara uygulanabilir. Doğrulukta hafif bir düşüş olsa da niceleme, çıkarım hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır.
- Eğitim Sonrası Niceleme (PTQ): Eğitimden sonra niceleme gerçekleştirir.
- Niceleme Farkında Eğitim (QAT) : Daha iyi performans için niceleme simülasyonu yaparken modeli eğitir.
Artıları
- Niceleme hem eğitim sırasında hem de sonrasında uygulanabilir.
- Hem konvolüsyonel hem de tam bağlı katmanlara uygulanabilir.
Eksiler
- Nicelenmiş ağırlıklar sinir ağlarının yakınsamasını zorlaştırır. Ağın iyi performans göstermesini sağlamak için daha küçük bir öğrenme oranına ihtiyaç vardır.
- Gradyan ayrık nöronlar üzerinden geri yayılamayacağı için nicelenmiş ağırlıklar geri yayılımı uygulanamaz hale getirir. Ayrık nöronların girişine göre kayıp fonksiyonunun gradyanlarını tahmin etmek için yaklaşım yöntemlerine ihtiyaç vardır.
- TensorFlow’un kuantize farkındalık eğitimi, eğitim sırasında herhangi bir kuantizasyon yapmaz. Sadece eğitim sırasında istatistikler toplanır ve bunlar eğitim sonrası niceleme için kullanılır. Bu yüzden yukarıdaki noktaların eksiler olarak dahil edilip edilmeyeceğinden emin değilim
3. Bilgi Damıtma
Bilgi damıtma, bir başka etkili model sıkıştırma stratejisidir. Bu teknik, daha büyük bir öğretmen modelinin davranışını kopyalamak için daha küçük bir öğrenci modelinin eğitilmesini içerir. Ana fikir, büyük model tarafından öğrenilen bilgiyi benzer performansı koruyan kompakt bir modele aktarmaktır. Öğrenci modeli, öğretmen modeli tarafından üretilen ve sert etiketlerden daha zengin bilgiler içeren yumuşak hedefler kullanılarak eğitilir. Bilgi damıtma, özellikle hesaplama kaynaklarının sınırlı olduğu uç cihazlara model yerleştirmek için kullanışlıdır.
4. Düşük Rütbeli Faktörizasyon
Düşük rütbeli faktörizasyon, bir sinir ağının ağırlık matrislerinin daha düşük rütbeli matrislerin çarpımlarına ayrıştırılmasını içerir. Bu, çıkarım sırasında gereken parametre sayısını ve hesaplama işlemlerini azaltır. Orijinal ağırlık matrisini daha düşük sıralı matrislerle yaklaştırarak, modelin performansının çoğunu korumak ve aynı zamanda hız ve bellek kullanımı açısından verimlilik elde etmek mümkündür.
Artıları
- Eğitim sırasında veya sonrasında uygulanabilir.
- Hem evrişimli hem de tam bağlantılı katmanlara uygulanabilir.
- Eğitim sırasında uygulandığında eğitim süresini kısaltabilir.
5. Sinir Mimarisi Arama
NAS, gereksiz karmaşıklığı azaltırken dağıtım için optimize ederek model mimarileri aramayı otomatikleştirir.
6. Parametre Paylaşımı
Parametre paylaşımı, bir modeldeki benzersiz parametrelerin sayısını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Parametreleri modelin farklı bölümleri arasında paylaştırarak kompakt bir temsil elde etmek mümkündür. Bu genellikle tekrarlayan sinir ağlarında (RNN’ler) ve evrişimli sinir ağlarında (CNN’ler) kullanılır. Parametre paylaşımı sadece model boyutunu azaltmakla kalmaz, aynı zamanda aşırı uyumu önleyerek genelleştirmeyi de geliştirebilir.
7. Otomatik Model Sıkıştırma Araçları
Son zamanlarda, model sıkıştırmaya yardımcı olmak için otomatik araçlar geliştirilmiştir. Bu araçlar, belirli bir model ve dağıtım senaryosu için en etkili sıkıştırma stratejilerini otomatik olarak belirlemek ve uygulamak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmaktadır. Bu araçlar, süreci otomatikleştirerek zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir ve geliştiricilerin yapay zeka sistem tasarımı ve dağıtımının diğer yönlerine odaklanmasına olanak tanır.
8. Seçici Dikkat
Seçici dikkat, ilgi duyulan nesnelere veya ögelere odaklanma ve diğerlerini (genellikle arka plan ya da görevle ilgisiz ögeler) göz ardı etme fikridir. Bu yaklaşım, insan gözünün biyolojisinden ilham alır. Bir şeye baktığımızda, aynı anda yalnızca bir ya da birkaç nesneye odaklanırız ve diğer bölgeler bulanıklaşır.
Bu yöntemi uygulamak için mevcut yapay zekâ sisteminizin önüne bir “seçici dikkat ağı” eklemeniz gerekebilir ya da yalnızca bu ağı tek başına kullanabilirsiniz. Bu, çözmeye çalıştığınız probleme bağlı olarak değişir.
Artıları
- Daha hızlı çıkarım
- Daha küçük model
- Daha yüksek doğruluk
Eksiler
- Yalnızca sıfırdan eğitimi destekler.
Model Optimize Etmede Karşılaşılan Zorluklar
Model boyutunu küçültmek doğruluğu ve genelleştirilebilirliği azaltabilir, bu da verimlilik ve performansı dengelemeyi çok önemli hale getirir. Sıkıştırılmış modeller ayrıca veri değişimlerine karşı daha az dayanıklı hale gelebilir. Her sıkıştırma tekniği, verimliliği en üst düzeye çıkarırken performans kaybını en aza indirmek için ne kadar pruning yapılacağına, uygun niceleme düzeyine veya en iyi damıtma stratejisine karar vererek dikkatli bir kalibrasyon gerektirir.
Yapay Zeka Model Sıkıştırma Tekniklerinin Kullanım Örnekleri
Model sıkıştırma, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır:
1. Otonom Araçlar
Otonom araçlar, model sıkıştırma tekniklerinin temel kullanım alanlarından biridir. Bu araçlar, sensör verilerini işlemek ve gerçek zamanlı kararlar almak için karmaşık yapay zeka modellerine güvenmektedir. Ancak bu modeller genellikle aracın yerleşik bilgisayarlarında çalıştırılamayacak kadar büyük ve kaynak yoğundur. Model sıkıştırma teknikleri bu zorluğu ele alarak bu modellerin aracın yerleşik bilgisayarlarında yürütülmesini ve böylece gerçek zamanlı karar vermeyi sağlar.
Yapay zeka modellerini sıkıştıran bu teknikler, gerekli bellek miktarını ve ihtiyaç duyulan hesaplama kaynaklarını azaltarak modellerin aracın yerleşik bilgisayarlarında çalışmasını mümkün kılar. Bu da aracın sensör verilerini gerçek zamanlı olarak işlemesini, akıllı kararlar almasını ve çevrede etkin bir şekilde gezinmesini sağlar.
Model sıkıştırma, makine öğreniminde kritik bir tekniktir ve sınırlı kaynaklara sahip cihazlarda güçlü modellerin kullanılmasını sağlar. Daha verimli ve etkili sıkıştırma teknikleri geliştirmeye yönelik devam eden araştırmalarla hızla gelişen bir alandır.
2. Akıllı Evler
Akıllı evler, model sıkıştırma tekniklerinin bir diğer önemli kullanım alanıdır. Bu evler, ev ortamının çeşitli yönlerini izlemek ve kontrol etmek için bir IoT cihazları ağına dayanır. Bu cihazların genellikle verileri gerçek zamanlı olarak işlemesi ve akıllı kararlar alması gerekir, ancak sınırlı hesaplama kaynaklarına sahiptirler. Model sıkıştırma teknikleri, bu cihazlarda AI modellerinin yürütülmesini sağlayarak bu zorluğu ele alır ve böylece gerçek zamanlı karar vermeyi mümkün kılar.
Bu teknikler, yapay zeka modellerini sıkıştırarak gerekli bellek miktarını ve ihtiyaç duyulan hesaplama kaynaklarını azaltır ve modellerin IoT cihazlarında çalışmasını mümkün kılar. Bu, cihazların verileri gerçek zamanlı olarak işlemesini, akıllı kararlar almasını ve ev ortamının çeşitli yönlerini etkili bir şekilde kontrol etmesini sağlar.
3. Sağlık Hizmetleri
Sağlık hizmetleri, model sıkıştırma tekniklerinin önemli bir etkiye sahip olabileceği bir alandır. Sağlık hizmetlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar verme kritik öneme sahip olabilir. Yapay zeka model sıkıştırma teknikleri, giyilebilir cihazlar ve tıbbi ekipman gibi uç cihazlarda karmaşık yapay zeka modellerinin yürütülmesini sağlayarak gerçek zamanlı veri işleme ve karar verme süreçlerine olanak tanır.
Bu teknikler, yapay zeka modellerini sıkıştırarak gerekli bellek miktarını ve ihtiyaç duyulan hesaplama kaynaklarını azaltır ve modellerin uç cihazlarda çalışmasını mümkün kılar. Bu, cihazların tıbbi verileri gerçek zamanlı olarak işlemesini, akıllı kararlar almasını ve zamanında ve etkili sağlık hizmetleri sunmasını sağlar.
4. Endüstriyel Otomasyon
Endüstriyel otomasyon, model sıkıştırma tekniklerinin önemli bir etkiye sahip olabileceği bir başka alandır. Endüstriyel otomasyonda gerçek zamanlı veri işleme ve karar verme, verimliliği ve üretkenliği artırabilir. Yapay zeka model sıkıştırma teknikleri, karmaşık yapay zeka modellerinin endüstriyel robotlar ve sensörler gibi uç cihazlarda yürütülmesini sağlayarak gerçek zamanlı veri işleme ve karar verme süreçlerine olanak tanır.
Bu teknikler, yapay zeka modellerini sıkıştırarak gerekli bellek miktarını ve ihtiyaç duyulan hesaplama kaynaklarını azaltır ve modellerin uç cihazlarda çalışmasını mümkün kılar. Bu, cihazların endüstriyel verileri gerçek zamanlı olarak işlemesini, akıllı kararlar almasını ve endüstriyel süreçlerin verimliliğini ve üretkenliğini artırmasını sağlar.
Yapay Zeka Model Sıkıştırmada Gelecek Trendleri
Ortaya Çıkan Gelişmeler
Yapılandırılmış pruning, dinamik niceleme ve hibrit yaklaşımlar gibi yenilikler sıkıştırma verimliliğini artırır.
AutoML ve Yapay Zeka Güdümlü Sıkıştırma
Otomatik makine öğrenimi araçları, belirli dağıtım ihtiyaçlarına göre uyarlanmış optimum sıkıştırma parametrelerinin ve stratejilerinin seçilmesine giderek daha fazla yardımcı olmaktadır.
Uç Bilişim ve Cihaz Üzerinde Eğitim
Uç yapay zekanın yükselişiyle birlikte, cihaz üzerinde eğitim ve kişiselleştirilmiş model sıkıştırma, gizliliği ve uyarlanabilirliği artırır.
Sonuç olarak, model sıkıştırma, kaynak kısıtlı ortamlarda iyi performans gösterebilen verimli modeller oluşturmaya odaklanan makine öğreniminin hayati bir yönüdür. Uygulayıcılar, pruning, niceleme, bilgi damıtma ve düşük rütbeli faktörizasyon gibi çeşitli teknikler kullanarak kabul edilebilir doğruluk seviyelerini korurken model boyutunu ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltabilir. Makine öğrenimi gelişmeye devam ettikçe, model sıkıştırmanın önemi, özellikle gerçek dünya uygulamalarında yapay zeka çözümlerinin kullanılması bağlamında daha da artacaktır.
En Çok Sorulan Sorular
1. Model sıkıştırma performansı nasıl etkiler?
Model sıkıştırma, performans ve model boyutu arasındaki dengeyi sağlamayı amaçlar. Doğruluk veya performansta bir miktar kayıp beklenirken, amaç bu kaybı en aza indirerek sıkıştırılmış modelin amaçlanan uygulama için kullanışlı kalmasını sağlamaktır. Performans üzerindeki etki, kullanılan sıkıştırma tekniğine ve belirli model ve göreve bağlı olarak değişir.
2. Tüm modeller benzer şekilde sıkıştırılabilir mi?
Hayır, model sıkıştırma tekniklerinin etkinliği ve uygulanabilirliği model mimarisine ve tasarlandığı göreve bağlı olarak değişir. Örneğin, görüntü işleme için kullanılan konvolüsyonel sinir ağları (CNN’ler) pruning ve niceleme işlemlerine daha iyi yanıt verirken, doğal dil işleme (NLP) modelleri bilgi damıtmadan daha fazla fayda sağlayabilir. Belirli bir model için en uygun yöntemi bulmak için farklı yaklaşımları denemek ve değerlendirmek çok önemlidir.
