FAQ : Compression de Modèles en Entreprise

Q1 : Qu’est-ce que la compression de modèles et pourquoi est-elle importante pour mon entreprise ?

R1 : La compression de modèles, dans le contexte de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML), fait référence à l’ensemble des techniques et des stratégies visant à réduire la taille, la complexité et les besoins en ressources (calcul, mémoire, énergie) des modèles d’IA tout en maintenant, dans la mesure du possible, leur performance ou en acceptant une légère dégradation contrôlée. Les modèles d’IA, en particulier les réseaux de neurones profonds, ont tendance à être de plus en plus volumineux et gourmands en ressources, ce qui pose des défis majeurs pour leur déploiement en entreprise, en particulier dans les environnements contraints (appareils mobiles, IoT, systèmes embarqués) ou lorsque l’infrastructure de calcul est limitée.

L’importance de la compression de modèles pour une entreprise est multiple :

Réduction des coûts d’infrastructure : Les modèles plus petits consomment moins de ressources de calcul et de mémoire, ce qui se traduit par des coûts d’infrastructure (serveurs, cloud, matériel embarqué) moins élevés. Cela est particulièrement crucial pour les entreprises déployant l’IA à grande échelle ou sur des appareils peu coûteux.
Déploiement plus rapide et plus facile : Les modèles compressés peuvent être déployés plus rapidement et plus facilement sur une plus large gamme de dispositifs, ce qui permet à l’entreprise de bénéficier plus rapidement des avantages de l’IA. Ils sont également plus faciles à gérer et à maintenir.
Performances améliorées en situation réelle : Dans certains contextes, les modèles compressés peuvent même surpasser les modèles non compressés en termes de latence et de débit en raison de leur meilleure efficacité computationnelle.
Consommation d’énergie réduite : Des modèles plus petits nécessitent moins d’énergie pour fonctionner, ce qui est essentiel pour les appareils mobiles, les capteurs IoT et les initiatives de développement durable.
Accessibilité accrue de l’IA : La compression de modèles rend l’IA plus accessible aux entreprises de toutes tailles, y compris celles disposant de ressources informatiques limitées. Cela démocratise l’accès aux technologies avancées.
Adaptabilité : Les modèles compressés sont souvent plus faciles à adapter et à personnaliser pour des cas d’utilisation spécifiques, ce qui favorise l’innovation et l’agilité de l’entreprise.

En résumé, la compression de modèles est un élément essentiel pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA en entreprise, en permettant un déploiement plus large, plus économique et plus efficace.

Q2 : Quelles sont les principales techniques de compression de modèles disponibles et comment fonctionnent-elles ?

R2 : Il existe plusieurs techniques de compression de modèles, chacune ayant ses propres forces et faiblesses. Elles peuvent être classées en grandes catégories :

Taille de la matrice de poids :
Élagueage (Pruning) : L’élagueage consiste à supprimer les connexions (poids) les moins importantes dans un réseau de neurones. Cela peut être fait de manière non structurée (suppression de poids individuels) ou structurée (suppression de neurones entiers ou de canaux). L’élagueage réduit la taille du modèle et peut améliorer la vitesse d’inférence. Il est souvent suivi d’un réentraînement du modèle pour compenser la perte d’information due à l’élagueage.
Quantification : La quantification consiste à réduire la précision des poids et des activations du modèle. Au lieu d’utiliser des nombres à virgule flottante (par exemple, 32 bits), on utilise des entiers de précision inférieure (8 bits ou moins). La quantification réduit considérablement la taille du modèle et améliore la vitesse de calcul, mais peut potentiellement entraîner une perte de précision.
Factorisation Matricielle : Cette technique décompose les matrices de poids denses en plusieurs matrices de plus petite taille, ce qui réduit le nombre de paramètres. Des méthodes comme la décomposition en valeurs singulières (SVD) sont souvent utilisées.
Architecture du Modèle :
Distillation des connaissances (Knowledge Distillation) : La distillation consiste à entraîner un modèle plus petit (le modèle élève) pour qu’il imite le comportement d’un modèle plus grand et plus performant (le modèle professeur). Le modèle élève apprend non seulement à prédire les bonnes étiquettes, mais aussi les probabilités prédites par le modèle professeur. Cela permet de transférer les connaissances du modèle volumineux vers un modèle compact.
Conception de Modèles Légers : Il existe des architectures de modèles conçues spécifiquement pour être efficaces en termes de taille et de calcul, comme les réseaux mobiles (MobileNets) ou les réseaux efficaces (EfficientNets). Ces modèles sont souvent construits avec des blocs de construction optimisés pour un nombre réduit d’opérations et une utilisation efficace de la mémoire.
Autres Techniques :
Codage de Huffman : Le codage de Huffman est une technique de compression sans perte qui peut être utilisée pour compresser davantage les poids du modèle après l’application d’autres méthodes de compression.
Partage de poids (Weight Sharing) : Dans cette approche, plusieurs connexions partagent le même poids, réduisant ainsi le nombre de paramètres uniques.
Optimisation des opérateurs : On peut également optimiser les opérateurs spécifiques utilisés dans le modèle, en choisissant des versions plus efficaces ou en combinant des opérations.

Le choix de la technique ou de la combinaison de techniques dépend des contraintes spécifiques du projet, des compromis entre taille du modèle et précision, et des ressources disponibles. Par exemple, la quantification est très efficace pour réduire la taille mais peut nécessiter un entraînement fin pour éviter une perte de précision significative, tandis que la distillation des connaissances permet de maintenir de bonnes performances mais peut être plus complexe à mettre en œuvre.

Q3 : Comment choisir la bonne technique de compression pour mon cas d’utilisation spécifique ?

R3 : Le choix de la technique de compression appropriée est crucial pour obtenir un modèle à la fois performant et optimisé pour le déploiement. Il dépend de plusieurs facteurs spécifiques à votre cas d’utilisation et de vos contraintes :

Objectifs de performance :
Précision : Quelle est la tolérance à la perte de précision ? Certains cas d’utilisation, comme la détection médicale, peuvent nécessiter une précision très élevée, tandis que d’autres peuvent accepter une légère dégradation.
Latence : Combien de temps le modèle peut-il prendre pour produire une prédiction ? Les applications en temps réel, comme la conduite autonome, nécessitent une latence minimale.
Débit : Combien de requêtes le modèle doit-il traiter par seconde ? Pour les applications à forte charge, un débit élevé est essentiel.
Contraintes de ressources :
Mémoire : Quelle quantité de mémoire est disponible sur le dispositif cible ? Les appareils mobiles et les systèmes embarqués ont souvent une mémoire limitée.
Calcul : Quelle puissance de calcul est disponible ? Les GPU sont plus rapides que les CPU, et certains appareils ont des capacités de calcul très limitées.
Énergie : Quelle est la consommation d’énergie acceptable ? Dans les appareils alimentés par batterie, la consommation d’énergie doit être minimisée.
Type de modèle :
Réseaux de neurones convolutionnels (CNN) : Ces réseaux sont souvent utilisés pour la vision par ordinateur et sont bien adaptés à l’élagueage et à la quantification.
Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Ces réseaux sont souvent utilisés pour le traitement du langage naturel et peuvent bénéficier de la distillation des connaissances.
Transformateurs : Ces modèles, populaires pour le traitement du langage et d’autres tâches complexes, peuvent être compressés avec la quantification, l’élagueage ou la distillation.
Complexité de l’implémentation :
Facilité d’utilisation : Certaines techniques de compression sont plus faciles à mettre en œuvre que d’autres. Par exemple, la quantification est souvent implémentée dans les bibliothèques d’apprentissage automatique, tandis que l’élagueage structuré peut nécessiter des adaptations du code.
Disponibilité des outils : Les outils et les bibliothèques disponibles peuvent faciliter l’application de certaines techniques de compression.
Données disponibles :
Quantité et qualité : La distillation des connaissances nécessite un grand ensemble de données pour former correctement le modèle élève. L’élagueage et la quantification peuvent également nécessiter un jeu de données de validation pour un réglage fin.

Voici une approche générale pour le choix des techniques:

1. Évaluer les besoins : Commencez par analyser vos exigences en matière de performance et vos contraintes de ressources.
2. Expérimenter avec des approches de base : Testez des méthodes simples comme la quantification ou l’élagueage non structuré en premier.
3. Affiner avec des techniques avancées : Si les résultats initiaux ne sont pas satisfaisants, essayez des techniques plus avancées comme la distillation des connaissances ou l’élagueage structuré.
4. Tester et valider : Évaluez soigneusement les modèles compressés sur des données de validation pour mesurer leur performance et vous assurer qu’ils répondent à vos objectifs.
5. Itérer : Répétez les étapes 2 à 4 jusqu’à ce que vous obteniez le compromis optimal entre performance et compression.

En résumé, il n’y a pas de solution unique. Le choix de la technique de compression est un processus itératif basé sur des tests et une compréhension approfondie de vos objectifs et de vos contraintes.

Q4 : Quels sont les défis potentiels liés à la compression de modèles et comment les surmonter ?

R4 : Bien que la compression de modèles offre de nombreux avantages, elle présente également des défis potentiels qui doivent être pris en compte :

Perte de précision : La réduction de la taille d’un modèle peut entraîner une diminution de sa précision. Ce problème est particulièrement prononcé avec la quantification ou l’élagueage non structuré, où les modifications sont plus drastiques.
Solution : Réentraîner (affiner) le modèle compressé avec des données étiquetées peut aider à récupérer une partie de la précision perdue. L’utilisation de techniques d’entraînement spécifiques pour la quantification, comme le quantization-aware training, peut également aider. Choisir des seuils de compression plus prudents et adapter la compression selon la complexité du modèle est également une solution.
Complexité de l’implémentation : L’implémentation de certaines techniques de compression, comme la distillation des connaissances ou l’élagueage structuré, peut être complexe et nécessiter des compétences spécialisées en apprentissage automatique.
Solution : Utiliser des outils et des bibliothèques qui simplifient la mise en œuvre de ces techniques. De nombreuses bibliothèques d’apprentissage automatique offrent des fonctionnalités intégrées pour la compression de modèles. Opter pour des approches de compression simples dans un premier temps et expérimenter sur des exemples concrets.
Dépendance du matériel : Certaines techniques de compression, comme la quantification, peuvent être plus efficaces sur certains matériels que sur d’autres. Il faut faire attention à la compatibilité du matériel.
Solution : Tester la performance du modèle compressé sur le matériel cible avant le déploiement. Utiliser des techniques de compression qui sont bien prises en charge par le matériel, par exemple l’utilisation des instructions SIMD.
Sur-ajustement au processus de compression : Les modèles compressés peuvent parfois sur-ajuster le processus de compression lui-même, ce qui signifie qu’ils fonctionnent bien après la compression mais qu’ils perdent en capacité de généralisation.
Solution : Utiliser un ensemble de validation distinct pour évaluer la performance du modèle compressé. Contrôler la complexité du processus de compression afin de ne pas altérer la capacité du modèle à généraliser.
Nécessite un entraînement supplémentaire : L’entraînement ou le réglage fin du modèle après compression peut nécessiter du temps de calcul et des ressources supplémentaires.
Solution : Utiliser des techniques d’entraînement efficaces pour affiner les modèles compressés plus rapidement. Utiliser des techniques d’entraînement progressif, où l’on comprime le modèle progressivement pendant l’entraînement.
Difficile à évaluer objectivement : Mesurer l’impact de la compression sur la qualité du modèle peut être difficile. L’évaluation sur différents jeux de données est importante, la qualité étant sensible au jeu de données utilisé.
Solution : Évaluer systématiquement la performance du modèle compressé sur un jeu de données de validation et le comparer aux résultats obtenus avec le modèle non compressé. Utiliser plusieurs métriques pour évaluer le modèle (précision, rappel, F1-score etc).
Manque de standardisation : Il existe de nombreuses techniques de compression, mais un manque de standardisation peut rendre l’interopérabilité difficile.
Solution : Utiliser des formats de modèles standardisés qui sont compatibles avec les différentes plateformes. Il est important de bien documenter le processus de compression afin que d’autres puissent facilement travailler avec le modèle compressé.

En résumé, la compression de modèles est un processus itératif qui nécessite une planification minutieuse et une évaluation rigoureuse. Il est essentiel de comprendre les défis potentiels et d’appliquer des techniques appropriées pour les surmonter.

Q5 : Comment la compression de modèles s’intègre-t-elle dans le cycle de vie d’un projet d’IA en entreprise ?

R5 : La compression de modèles n’est pas une étape isolée, mais plutôt une phase intégrée dans le cycle de vie global d’un projet d’IA en entreprise. Voici comment elle s’articule avec les différentes étapes :

1. Définition du problème et collecte des données :
Avant même de commencer à construire un modèle, il est important de considérer les contraintes de ressources et les exigences de performance. Ces informations permettront de guider le choix de la technique de compression appropriée.
La collecte de données doit être rigoureuse, car les données de validation seront nécessaires pour évaluer l’impact de la compression sur la performance du modèle.
2. Modélisation et entraînement :
L’architecture du modèle et la stratégie d’entraînement peuvent être conçues en tenant compte des besoins futurs en compression. Par exemple, des modèles plus petits et légers peuvent être privilégiés.
Le suivi régulier des métriques de performance pendant l’entraînement permet de vérifier que le modèle est bien adapté à la compression.
3. Compression du modèle :
Une fois le modèle initial entraîné, il est temps d’appliquer les techniques de compression choisies en fonction des objectifs et des contraintes.
Il est important d’évaluer soigneusement l’impact de chaque technique de compression sur la performance du modèle.
4. Réglage fin et validation :
Après la compression, le modèle est souvent réentraîné ou affiné pour restaurer une partie de la précision perdue.
La validation rigoureuse sur un ensemble de données distinct permet de s’assurer que le modèle compressé répond aux exigences de performance.
5. Déploiement :
Le modèle compressé est déployé sur la plateforme cible (serveurs, appareils mobiles, systèmes embarqués).
Les tests post-déploiement permettent de vérifier que le modèle fonctionne comme prévu dans l’environnement réel.
6. Surveillance et maintenance :
Les performances du modèle compressé doivent être surveillées dans le temps, car elles peuvent se détériorer avec le changement des données ou des environnements.
Des mises à jour régulières ou un réentraînement du modèle peuvent être nécessaires pour maintenir une performance optimale.

Intégration dans le flux de travail :

Processus itératif : La compression de modèles doit être considérée comme une partie intégrante d’un processus itératif. On peut expérimenter différentes techniques, évaluer les résultats et ajuster les paramètres en fonction des observations.
Collaboration : La compression de modèles nécessite une collaboration entre les data scientists, les ingénieurs ML et les équipes d’infrastructure.
Automatisation : L’automatisation des processus de compression et de validation permet de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité.
Documentation : Il est important de documenter le processus de compression, ainsi que les choix faits et les résultats obtenus.

En résumé, la compression de modèles doit être considérée comme une partie intégrante du cycle de vie d’un projet d’IA en entreprise. L’intégration de cette phase dans toutes les étapes assure que les modèles déployés sont non seulement précis, mais également efficaces en termes de ressources, et donc rentables à grande échelle.

Q6 : Quels outils et bibliothèques sont disponibles pour faciliter la compression de modèles ?

R6 : Heureusement, plusieurs outils et bibliothèques open source et commerciaux sont disponibles pour simplifier le processus de compression de modèles. Voici une liste des plus couramment utilisés :

TensorFlow Model Optimization Toolkit (TFMOT) : Faisant partie de l’écosystème TensorFlow, TFMOT offre des outils pour l’élagueage, la quantification et la distillation des connaissances. Il est compatible avec l’entraînement TensorFlow et peut être utilisé pour compresser les modèles existants.
PyTorch Pruning : PyTorch dispose également d’un ensemble d’outils pour l’élagueage, la quantification et le partage de poids. Il peut être utilisé pour compresser les modèles PyTorch de manière transparente.
Intel Neural Compressor (INC) : INC est un outil développé par Intel pour la compression de modèles, qui prend en charge l’élagueage, la quantification et la distillation sur une large gamme d’architectures de modèles et de frameworks. Il est particulièrement optimisé pour les processeurs Intel.
ONNX Runtime : Bien qu’il ne s’agisse pas spécifiquement d’un outil de compression, ONNX Runtime prend en charge les modèles quantifiés et optimisés, ce qui facilite le déploiement de modèles compressés sur différentes plateformes.
TensorRT : TensorRT de NVIDIA est une plateforme d’optimisation pour les modèles deep learning qui inclut la quantification et l’optimisation de modèles pour le déploiement sur les GPU NVIDIA.
OpenVINO Toolkit : L’OpenVINO Toolkit d’Intel permet d’optimiser et de déployer les modèles deep learning sur différents types de matériel, y compris les CPU et les GPU Intel. Il propose des fonctions de quantification et de compression.
Hugging Face Transformers : La bibliothèque Transformers d’Hugging Face intègre des fonctionnalités d’élagueage et de quantification pour les modèles de traitement du langage naturel.
Keras Quantization API : L’API de quantification de Keras permet d’appliquer des techniques de quantification aux modèles Keras.
Neural Magic Deep Sparse Platform : Cette plateforme offre des outils pour l’élagueage structuré et la sparse deep learning, permettant de créer des modèles très compressés et efficaces.
ARM Neural Network SDK : Ce SDK offre des outils d’optimisation de modèle pour les appareils ARM, y compris la quantification.
Xilinx Vitis AI : L’environnement de développement Vitis AI de Xilinx fournit des outils pour l’optimisation et la compression des modèles pour les FPGA et les systèmes embarqués Xilinx.

Comment choisir les outils appropriés :

Framework d’apprentissage automatique : Choisissez un outil compatible avec votre framework d’apprentissage automatique (TensorFlow, PyTorch, Keras, etc.).
Matériel cible : Considérez le matériel cible sur lequel vous allez déployer le modèle (CPU, GPU, FPGA, etc.) et choisissez des outils optimisés pour ce matériel.
Techniques de compression : Certains outils sont plus adaptés à certaines techniques de compression. Par exemple, TFMOT est bien adapté à l’élagueage et à la quantification, tandis que INC prend en charge une plus grande variété de méthodes.
Facilité d’utilisation : Choisissez un outil que vous êtes à l’aise d’utiliser et qui correspond à votre niveau d’expertise.
Licence : Vérifiez les licences des outils pour vous assurer qu’ils sont compatibles avec votre utilisation commerciale.

Il est recommandé d’expérimenter avec plusieurs outils pour déterminer celui qui convient le mieux à vos besoins. Il est également important de lire attentivement la documentation et d’explorer les exemples fournis par les développeurs pour comprendre comment utiliser efficacement les différents outils.

Q7 : Quels sont les bénéfices quantifiables de la compression de modèles pour une entreprise (ROI) ?

R7 : Les bénéfices de la compression de modèles pour une entreprise peuvent être quantifiés de différentes manières, se traduisant souvent par un retour sur investissement (ROI) significatif. Voici quelques exemples :

1. Réduction des coûts d’infrastructure :
Calcul : Les modèles compressés nécessitent moins de puissance de calcul pour l’entraînement et l’inférence, ce qui permet de réduire les coûts associés aux serveurs, aux instances cloud et aux unités de traitement. On peut quantifier la réduction des dépenses en fonction des heures de calcul, de la capacité allouée ou des coûts de cloud computing.
Mémoire : Les modèles plus petits occupent moins de mémoire, réduisant ainsi les coûts associés à la RAM, au stockage et à la bande passante mémoire. On peut mesurer la réduction de coûts en terme de gigaoctets/teraoctets de stockage, de RAM ou de cache utilisée.
Énergie : La réduction de la consommation d’énergie des modèles compressés, notamment sur les appareils mobiles, permet de réduire les dépenses en électricité. Ce point est essentiel pour l’impact environnemental de l’entreprise. On mesure cette réduction en calculant la consommation énergétique en wattheures.
2. Amélioration de l’efficacité opérationnelle :
Déploiement plus rapide : La taille réduite des modèles permet un déploiement plus rapide sur un plus grand nombre d’appareils, ce qui accélère le cycle d’innovation. On peut quantifier la réduction du temps de déploiement par heure.
Latence réduite : Des modèles plus rapides permettent de traiter les requêtes en temps réel, ce qui améliore l’expérience utilisateur et permet de traiter plus de requêtes. La latence peut être mesurée en millisecondes.
Débit accru : Les modèles compressés peuvent traiter davantage de requêtes par seconde, ce qui augmente l’efficacité des services. Le débit est mesuré en requêtes par seconde.
3. Nouveaux cas d’utilisation :
Déploiement sur des appareils contraints : La compression de modèles permet de déployer l’IA sur des appareils mobiles, IoT ou des systèmes embarqués, ce qui ouvre de nouvelles opportunités commerciales. Ces nouveaux cas d’usage créent des sources de revenu supplémentaires pour l’entreprise.
Accessibilité accrue : La réduction des coûts d’infrastructure rend l’IA plus accessible aux entreprises de toutes tailles, augmentant ainsi la base de clients potentiels.
4. Avantages compétitifs :
Innovation : Une entreprise qui intègre efficacement la compression de modèles peut innover plus rapidement et proposer des solutions basées sur l’IA plus performantes et plus économiques.
Agilité : L’agilité du déploiement de l’IA peut amener l’entreprise à répondre plus vite à l’évolution du marché.
5. Réduction de l’empreinte écologique:
Consommation énergétique: L’optimisation des modèles permet une plus faible consommation énergétique et contribue aux objectifs environnementaux de l’entreprise.

Calcul du ROI :

Pour calculer le ROI de la compression de modèles, il est nécessaire d’identifier les coûts et les bénéfices associés à la mise en œuvre de cette technologie.

Coûts :
Temps de développement et d’implémentation des techniques de compression.
Ressources de calcul et d’infrastructure nécessaires pour l’entraînement des modèles compressés.
Coûts des outils et des licences logicielles.
Bénéfices :
Réduction des coûts d’infrastructure (calcul, mémoire, énergie).
Amélioration de l’efficacité opérationnelle (latence, débit).
Nouveaux revenus générés par l’expansion du marché et des cas d’utilisation.
Avantages concurrentiels liés à l’innovation et à l’agilité.

Le ROI est calculé en soustrayant les coûts totaux des bénéfices totaux et en divisant le résultat par les coûts totaux. Il est important de noter que le ROI peut varier considérablement en fonction des cas d’utilisation et des contraintes spécifiques de chaque entreprise. Il faut donc un suivi rigoureux des métriques.

En résumé, la compression de modèles peut apporter des bénéfices quantifiables significatifs pour une entreprise, notamment une réduction des coûts d’infrastructure, une amélioration de l’efficacité opérationnelle, de nouvelles opportunités de marché et un avantage concurrentiel. En analysant attentivement les coûts et les bénéfices, les entreprises peuvent déterminer le ROI de la compression de modèles et prendre des décisions éclairées en matière d’investissement.

Q8 : Comment les évolutions récentes dans le domaine de l’IA impactent-elles les techniques de compression de modèles ?

R8 : Le domaine de l’intelligence artificielle est en constante évolution, et les avancées récentes ont un impact direct sur les techniques de compression de modèles. Voici quelques tendances notables :

1. Montée en puissance des Transformers et modèles pré-entraînés :
Les modèles de type Transformeur, utilisés notamment pour le traitement du langage naturel, sont devenus extrêmement populaires mais sont aussi connus pour leur taille et leur complexité. La compression de ces modèles est donc devenue une priorité.
Les techniques comme l’élagueage, la quantification et la distillation sont activement explorées pour réduire la taille de ces modèles tout en maintenant des performances acceptables.
Des efforts sont déployés pour adapter des architectures d’apprentissage profond plus légères et plus efficaces aux spécificités de l’architecture transformeur.
2. Apprentissage automatique frugal (EfficientML) :
La notion d’EfficientML ou apprentissage frugal vise à développer des modèles moins gourmands en ressources dès leur conception.
L’idée est de créer des modèles qui sont déjà compressés par nature, en utilisant des algorithmes plus économes en calcul et en mémoire, ou en simplifiant les architectures.
Cela se traduit par des méthodes d’entraînement qui favorisent directement l’obtention de modèles compressés.
3. Quantification dynamique et mixtes :
La quantification devient de plus en plus sophistiquée avec l’introduction de la quantification dynamique (quantification en fonction des entrées) et de la quantification mixte (différentes précisions pour différentes parties du modèle).
Ces méthodes permettent d’obtenir des modèles plus compacts tout en limitant la perte de précision.
4. Élagueage structuré et sparse learning :
L’élagueage structuré, qui consiste à supprimer des neurones ou des canaux entiers plutôt que des poids individuels, gagne en popularité car il peut conduire à des modèles plus rapides et plus faciles à gérer.
Le sparse learning vise à entraîner des réseaux avec un grand nombre de poids nuls (sparse), ce qui peut permettre une meilleure compression et une accélération lors de l’inférence. Les modèles creux, résultant de l’élagueage, tendent à devenir la norme dans l’optimisation de modèles.
5. Utilisation de l’apprentissage par renforcement pour l’optimisation de la compression :
Des approches d’apprentissage par renforcement sont utilisées pour optimiser les techniques de compression, comme le choix des paramètres d’élagueage ou de quantification.
L’apprentissage par renforcement permet d’automatiser le processus de recherche des configurations optimales de compression en fonction des contraintes.
6. Outils et bibliothèques de compression plus puissants :
Les bibliothèques et outils mentionnés précédemment (TensorFlow Model Optimization Toolkit, PyTorch Pruning, etc.) sont en constante évolution et deviennent plus faciles à utiliser.
On assiste à une intégration croissante de la compression de modèles dans les environnements d’entraînement et de déploiement d’IA.
7. Normalisation et interopérabilité :
Des efforts sont déployés pour normaliser les formats de modèles compressés et les techniques de compression, ce qui facilite l’échange et le déploiement de modèles entre différentes plateformes.
Les frameworks ONNX (Open Neural Network Exchange) et les outils associés jouent un rôle clé dans cette évolution.
8. Compression matérielle :
Le développement de matériel spécifiquement conçu pour exécuter des modèles compressés (accélérateurs IA, chiplets) est une tendance forte.
Cela permet de pousser encore plus loin les limites de la compression sans sacrifier les performances.
9. Automatisation du processus de compression:
Des solutions d’automatisation de l’application de techniques de compression se multiplient, permettant aux entreprises de mettre en oeuvre plus facilement la compression sans expertise poussée.