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ML模型效率与易用性
基于NNI的Transformer系列模型压缩实践
QCon 2023全球软件开发北京大会
微软亚洲研究院 张鑫
01 NNI: 一站式AutoML工具
02 模型压缩模块
• 大模型发展现状
• 模型压缩模块的pipeline及各方法的运行原理
03 基于Transformer系列模型的压缩实践
• Transformer模型结构
目录QCon 2023全球软件开发北京大会
• Transformer系列模型分析
• 使用算法的基本原理
• 压缩流程
• 实验结果
• 平台对比
04 结论
01
NNI:一站式AutoML
工具
模型压缩模块
QCon 2023全球软件开发北京大会
基于Transformer系列 NNI:
模型的压缩实践
一站式 AutoML 工具
结论
NNI: 一站式AutoML工具
What Makes a Good Automation Toolkit
功能丰富且不
易用性 开放性
断发展
QCon 2023全球软件开发北京大会
• 易于安装,且与现有工具 • 开源工具 • 包含多种主流算法
包/环境兼容 • 可扩展性 :能够包含 自主 • 快速适应最先进的算法
• 无需修改现有Python代 开发的算法
码 • 可部署到不同平台上,尤
• 命令行和可视化工具支持 其是云端
NNI: 一站式AutoML工具
• 神经网络架构搜索
(Neural Architecture Search,NAS)
• 超参调优
(Hyperparameter Optimization, HPO)
• 模型压缩
QCon 2023全球软件开发北京大会
(Model Compression)
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