モデルの枝刈り
モデルの枝刈りにより、機械学習モデルを最適化します。リソースが限られた環境でのデプロイメントにおいて、推論の高速化、メモリ使用量の削減、エネルギー効率の向上を実現します。
モデルの枝刈り（プルーニング）は、モデル最適化手法の一つで、ニューラルネットワークをより小さく、計算効率を高めます。その中心となる考え方は、トレーニング済みのモデルから、冗長または重要でないパラメータ（重み、ニューロン、またはチャネル）を特定して削除することです。このプロセスにより、モデルのサイズが縮小され、推論が大幅に高速化されるため、メモリと処理能力が限られたエッジデバイスへのデプロイに最適です。この概念は、多くの大規模モデルが過剰なパラメータ化がされている、つまり、最終的な予測にほとんど貢献しないコンポーネントが含まれているという観察に基づいています。Optimal Brain Damageのような先駆的な論文は、すべてのパラメータが平等に作成されているわけではないことを初期に確立しました。
モデルの枝刈りの種類
モデルの枝刈り手法は通常、ネットワークから削除されるものの粒度によって分類されます。
- 重みプルーニング（非構造化）: これは最もきめ細かい方法で、特定のしきい値を下回る値を持つ個々のモデルの重みがゼロに設定されます。これにより、「スパース」モデルが作成され、高度に圧縮できます。ただし、推論中に大幅な高速化を実現するには、NVIDIAのスパースモデル用ツールのような特殊なハードウェアまたはソフトウェアライブラリが必要になることがよくあります。
- ニューロンの枝刈り: このアプローチでは、ニューロン全体と、そのすべての入力および出力接続が、重要でないと判断された場合に削除されます。これは、個々の重みを削除するよりも構造化された形式の枝刈りです。
- フィルター/チャネルプルーニング（構造化）: 特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に関連して、この方法はフィルターまたはチャネル全体を削除します。ネットワーク層の密な規則的な構造を維持するため、このアプローチは、特殊なライブラリを必要とせずに、標準ハードウェアで直接パフォーマンスを向上させることがよくあります。Neural MagicのDeepSparseのようなツールは、CPU上でこれらのスパースモデルを高速化するように設計されています。
プルーニング後、モデルは通常ファインチューニングを受けます。これには、パラメータの削除中に失われた精度を回復するために、より小さなネットワークを数エポック再トレーニングすることが含まれます。有名な宝くじチケット仮説は、大規模なネットワーク内には、最初からトレーニングした場合に同様のパフォーマンスを達成できる、より小さなサブネットワークが存在することを示唆しています。PyTorchなどのフレームワークは、公式のPyTorch Pruning Tutorialで示されているように、実装用の組み込みツールを提供しています。
実際のアプリケーション
モデルの枝刈りは、さまざまなシナリオで効率的なAIモデルをデプロイするために重要です。
- エッジデバイスでの物体検出の最適化: Ultralytics YOLOのようなモデルは、Raspberry PiやNVIDIA Jetsonのようなリソースが限られたハードウェア上で物体検出タスクを効率的に実行できるようにプルーニングできます。これにより、交通管理、スマート監視、ロボット工学へのコンピュータビジョンの統合などのリアルタイムアプリケーションが可能になります。
- 大規模言語モデル（LLM）のローカルでのデプロイ:Transformerアーキテクチャに基づく大規模なモデルを縮小するためにプルーニングが使用され、自然言語処理（NLP）タスクのためにスマートフォンなどのデバイスで実行できるようになります。このアプローチは、量子化などの他の手法と組み合わせて、強力なオンデバイスAIアシスタントと翻訳アプリを可能にすると同時に、データプライバシーを強化し、レイテンシを削減します。Hugging FaceによるLLMプルーニングの研究とツールをご覧ください。
プルーニングと他の最適化手法との比較
モデルの枝刈りは、いくつかの相補的なモデル最適化手法の一つです。
- モデルの量子化：この手法は、モデルの重みと活性化の数値精度を低下させます（たとえば、32ビットの浮動小数点数から8ビットの整数へ）。パラメータを削除するプルーニングとは異なり、量子化は既存のパラメータのサイズを小さくします。特にTensorRTのような特殊なサポートを備えたハードウェアをターゲットとする場合、最大の最適化のためにプルーニング後に適用されることがよくあります。
- 知識蒸留: この手法では、より大きな、事前トレーニング済みの「教師」モデルの出力を模倣するように、より小さな「生徒」モデルをトレーニングします。目標は、教師の学習した知識をよりコンパクトなアーキテクチャに転送することです。これは、新しいモデルをトレーニングするのではなく、すでにトレーニングされたモデルをスリム化する枝刈りとは異なります。
最終的に、これらのテクニックを組み合わせて、非常に効率的なモデルを作成できます。最適化されたモデルは、Ultralyticsのエクスポートオプションを使用して、ONNXなどの標準形式にエクスポートし、さまざまな推論エンジンに幅広く展開できます。Ultralytics HUBなどのプラットフォームは、トレーニングから最適化されたデプロイメントまで、コンピュータビジョンモデルのライフサイクル全体を管理するためのツールを提供します。
