脚踏实地的大数据探索，让AI唾手可得

人工智能

2023-08-05 07:05:15

端侧小模型：用一只咸鱼，实现你的 AI 梦

引言

在 AI 技术飞速发展的时代，大模型已成为浪潮之巅，但对于不以 AI 为卖点的企业来说，AI 应用成本高昂，难以实现。本文将带领你踏上将大模型转化为端侧小模型的探索之路，让你用低成本实现 AI 解决方案，如同用一只咸鱼实现老板的梦想。

端侧小模型：从大模型中提炼价值

端侧小模型，顾名思义，是运行在终端设备上的小模型。相较于大模型，端侧小模型体型小巧、运算成本低，更适合在资源有限的设备上使用。

将大模型转为端侧小模型的方法

将大模型转化为端侧小模型主要有两种途径：

蒸馏： 将大模型的知识和经验传递给小模型，让小模型获得与大模型媲美的性能。
量化： 将大模型的参数从浮点数类型转换为定点数类型，缩小模型体积和降低运算成本。

端侧小模型：AI 应用的低成本方案

对于预算有限的企业，端侧小模型是实现 AI 应用的理想选择。端侧小模型可以应用于多种场景，如：

图像分类： 小模型可用于识别产品缺陷、诊断病变等。
自然语言处理： 小模型可用于文本分析、情感判定、机器翻译等。
语音识别： 小模型可将语音转换为文本，应用于语音助手、语音控制等。

咸鱼也能做梦想家

端侧小模型的出现，打破了 AI 仅限于大企业的格局，让所有企业都能触及 AI 技术。无论你的企业规模多大，预算多少，都可以通过端侧小模型实现 AI 应用，让 AI 为你赋能。

梦想不分咸鱼与老板，只要你心怀梦想，就能实现自己的 AI 梦想。

代码示例

import tensorflow as tf

# 加载大模型
large_model = tf.keras.models.load_model("large_model.h5")

# 蒸馏小模型
small_model = tf.keras.models.Sequential()
small_model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"))
small_model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"))
small_model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"))

# 使用蒸馏方法训练小模型
small_model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
small_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

# 量化小模型
quantized_model = tf.keras.models.quantization.quantize_model(small_model)