Model Budama

Model budama, model optimizasyonu tekniği olup, sinir ağlarını daha küçük ve daha hesaplama açısından verimli hale getirir. Temel fikir, eğitilmiş bir modelden gereksiz veya önemsiz parametreleri (ağırlıklar, nöronlar veya kanallar) belirlemek ve kaldırmaktır. Bu işlem, modelin boyutunu küçültür ve çıkarımı (inference) önemli ölçüde hızlandırabilir, bu da onu sınırlı bellek ve işlem gücüne sahip uç cihazlarda (edge devices) dağıtım için ideal hale getirir. Bu kavram, birçok büyük modelin aşırı parametrelendirilmiş olduğu, yani nihai tahmine çok az katkıda bulunan bileşenler içerdiği gözlemine dayanmaktadır. Optimal Brain Damage gibi temel makaleler, en başından beri tüm parametrelerin eşit yaratılmadığını ortaya koymuştur.

Model Budama Türleri

Model budama teknikleri tipik olarak ağdan neyin çıkarıldığına göre sınıflandırılır:

• Ağırlık Budaması (Yapılandırılmamış): Bu, en ince ayrıntılı yöntemdir; burada belirli bir eşiğin altındaki değerlere sahip tek tek model ağırlıkları sıfıra ayarlanır. Bu, yüksek oranda sıkıştırılabilen "seyrek" bir model oluşturur. Ancak, çıkarım sırasında önemli hızlanmalar elde etmek için genellikle NVIDIA'nın seyrek modeller için araçları gibi özel donanım veya yazılım kitaplıkları gerektirir.
• Nöron Budaması: Bu yaklaşımda, önemsiz görülen nöronların tamamı ve bunlara ait tüm giriş ve çıkış bağlantıları kaldırılır. Bu, tek tek ağırlıkları kaldırmaktan daha yapılandırılmış bir budama şeklidir.
• Filtre/Kanal Budaması (Yapılandırılmış): Özellikle Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) için geçerli olan bu yöntem, tüm filtreleri veya kanalları kaldırır. Ağ katmanlarının yoğun, düzenli yapısını koruduğu için, bu yaklaşım genellikle özel kitaplıklara ihtiyaç duymadan standart donanımda doğrudan performans artışlarına neden olur. Neural Magic's DeepSparse gibi araçlar, bu seyrek modelleri CPU'larda hızlandırmak için tasarlanmıştır.

Kırpma işleminden sonra, modeller tipik olarak ince ayar işlemine tabi tutulur; bu, parametre kaldırma sırasında kaybedilen doğruluğu geri kazanmak için daha küçük ağın birkaç epoch boyunca yeniden eğitilmesini içerir. Ünlü Lotarya Bileti Hipotezi, büyük bir ağ içinde, sıfırdan eğitildiğinde benzer performansı elde edebilen daha küçük bir alt ağın var olduğunu öne sürmektedir. PyTorch gibi çerçeveler, resmi PyTorch Kırpma Eğitimi'nde gösterildiği gibi, uygulama için yerleşik araçlar sunar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Model budama, çeşitli senaryolarda verimli yapay zeka modelleri dağıtmak için kritik öneme sahiptir:

1. Uç Cihazlarda Nesne Algılamayı Optimize Etme: Ultralytics YOLO gibi modeller, Raspberry Pi veya NVIDIA Jetson gibi kaynak kısıtlı donanımlarda nesne algılama görevleri için verimli bir şekilde çalışacak şekilde budanabilir. Bu, trafik yönetimi, akıllı gözetim ve robotikte bilgisayar görüşünü entegre etme gibi gerçek zamanlı uygulamaları mümkün kılar.
2. Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) Yerel Olarak Dağıtma: Budama, Transformer mimarisine dayalı devasa modelleri küçültmek için kullanılır ve doğal dil işleme (NLP) görevleri için akıllı telefonlar gibi cihazlarda çalışmasını sağlar. Bazen niceleme gibi diğer tekniklerle birleştirilen bu yaklaşım, veri gizliliğini artırırken ve gecikmeyi azaltırken güçlü, cihaz üzerinde yapay zeka asistanlarına ve çeviri uygulamalarına olanak tanır. Hugging Face gibi kuruluşların araştırma ve araçları LLM budamasını araştırıyor.

Budama ve Diğer Optimizasyon Teknikleri

Model budama, birbirini tamamlayan çeşitli model optimizasyon tekniklerinden biridir:

• Model Niceleme: Bu teknik, model ağırlıklarının ve aktivasyonlarının sayısal kesinliğini azaltır (örneğin, 32-bit kayan noktalı sayılardan 8-bit tamsayılara). Parametreleri kaldıran budamanın aksine, niceleme mevcut parametreleri boyut olarak küçültür. Özellikle TensorRT gibi özel desteğe sahip donanımları hedeflerken, maksimum optimizasyon için genellikle budamadan sonra uygulanır.
• Bilgi Damıtımı (Knowledge Distillation): Bu yöntem, daha büyük, önceden eğitilmiş bir "öğretmen" modelinin çıktısını taklit etmek için daha küçük bir "öğrenci" modelini eğitmeyi içerir. Amaç, öğretmenin öğrendiği bilgiyi daha kompakt bir mimariye aktarmaktır. Bu, yeni bir model eğitmek yerine, zaten eğitilmiş bir modeli incelten budamadan farklıdır.

Sonuç olarak, bu teknikler son derece verimli modeller oluşturmak için birleştirilerek kullanılabilir. Optimize edildikten sonra, bir model, Ultralytics'in dışa aktarma seçenekleri kullanılarak farklı çıkarım motorlarında geniş dağıtım için ONNX gibi standart formatlara aktarılabilir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bilgisayarlı görü modellerinin eğitimden optimize edilmiş dağıtıma kadar tüm yaşam döngüsünü yönetmek için araçlar sağlar.