効率的なディープラーニング：モデルの圧縮のパワーを解き放つ

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本番でのモデルの推論スピードを高速化する

はじめに

機械学習モデルが本番環境にデプロイされる際には、モデルのプロトタイプフェーズでは考慮されない要件を満たす必要がしばしばあります。たとえば、本番環境のモデルは、異なるユーザーからの多くのリクエストを処理する必要があります。したがって、インスタンスの待ち時間やスループットを最適化する必要があります。

• 待ち時間：クリックしたリンクの後にウェブページが読み込まれるまでの時間など、タスクの完了にかかる時間です。何かを開始して結果を見るまでの待ち時間です。
• スループット：一定の時間内にシステムが処理できるリクエストの数です。

つまり、機械学習モデルは予測を非常に高速化する必要があります。そのためには、モデル推論の速度を向上させるためのさまざまな技術があります。この記事では、最も重要なものを見てみましょう。

モデルの圧縮

モデルを小さくすることを目指す技術はモデル圧縮技術と呼ばれる一方、推論速度を向上させることに焦点を当てる技術はモデル最適化の範疇に入ります。しかし、モデルを小さくすることは推論速度の向上にも役立つことが多いため、これらの研究分野を明確に区別するのは非常に難しいです。

低ランク分解

これは最初に見る方法であり、実際に非常に研究されています。実際、最近ではこの分野に関する多くの論文が発表されています。

• このAI論文では、Complexity-Impacted Reasoning Score（CIRS）を紹介していますこれは、大規模な言語モデルの推論能力を向上させるためのコードの複雑さの役割を評価するものです
• 「脳に触発された学習アルゴリズムにより、人工およびスパイキングニューラルネットワークにメタプラスティシティを可能にする」
• メタAIのコンピュータビジョンにおける公平性のための2つの新しい取り組み：DINOv2のためのライセンス導入とFACETのリリースの紹介

基本的なアイデアは、ニューラルネットワークの行列（ネットワークの層を表す行列）を次元が低い行列に置き換えることですが、実際には2次元以上の行列（テンソル）も存在するため、テンソルについて話すことがより正確です。これにより、ネットワークのパラメータが少なくなり、推論が高速化されます。

CNNネットワークでは、3×3の畳み込みを1×1の畳み込みに置き換えるというのが典型的な例です。このような技術は、SqueezeNetなどのネットワークで使用されています。

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