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推理系统&引擎概述

训练过程通过设定数据处理方式,并设计合适的网络模型结构以及损失函数和优化算法,在此基础上将数据集以小批量(mini-batch)反复进行前向计算并计算损失,然后反向计算梯度利用特定的优化函数来更新模型,来使得损失函数达到最优的结果。训练过程最重要的就是梯度的计算和反向传播。

而推理就是在训练好的模型结构和参数基础上,做一次前向传播得到模型输出的过程。相对于训练而言,推理不涉及梯度和损失优化。推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中。真正让 AI 能够运用起来。推理引擎可以将神经网络模型部署到云(Cloud)端或者边缘(Edge)端,并服务用户的请求。模型训练过程好比是传统软件工程中的代码开发的过程,而开发完的代码势必要打包,部署给用户使用,那么推理系统就负责应对模型部署的生命周期中遇到的挑战和问题。

当推理系统将完成训练的模型进行部署,并在服务时还需要考虑设计和提供负载均衡,请求调度,加速优化,多副本和生命周期管理等支持。相比 AI 框架等为训练而设计的系统,推理系统不仅关注低延迟,高吞吐,可靠性等设计目标,同时受到资源,服务等级协议(Service-Level Agreement),功耗等约束。本节将围绕深度学习推理系统的设计,实现与优化内容展开,同时还会在最后介绍部署和 MLOps 等内容。

移动端的推理引擎应该挺多的了,谷歌在 2017 年推出了 TF-Lite,腾讯在 2017 年推出了 ncnn,Apple 在 2017 也推出了 CoreML,阿里在 2018 年推出了 MNN,华为 2019 年推出了 MindSpsore-Lite。距今已经过去了快 5 年的时间,技术上也接近收敛。下面让我们一起打开推理引擎的技术吧!

课程简介

  • 《推理系统》推理系统是本分享的重点概述,推理就是在训练好的模型结构和参数基础上,执行前向传播得到模型输出的过程。相对于训练而言,推理不涉及梯度和损失优化。推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中,真正让 AI 能够运用起来。推理引擎可以将神经网络模型部署到云(Cloud)端或者边缘(Edge)端,并服务用户的请求。模型训练过程好比是传统软件工程中的代码开发的过程,而开发完的代码势必要打包,部署给用户使用,那么推理系统就负责应对模型部署的生命周期中遇到的挑战和问题。

  • 《轻量网络》在端侧推理引擎中,主要是执行轻量的模型结构。主要思想是针对神经网络模型设计更高效的网络计算方式,从而使神经网络模型的参数量减少的同时,不损失网络精度,并进一步提高模型的执行效率。本节主要集中介绍模型小型化中需要注意的参数和指标,接着深入了解 CNN 经典的轻量化模型和 Transformer 结构的轻量化模型。

  • 《模型压缩》模型压缩跟轻量化网络模型不同,压缩主要是对轻量化或者非轻量化模型执行剪枝、蒸馏、量化等压缩算法和手段,使得模型更加小、更加轻便、更加利于执行。

  • 《模型转换&优化》在这一节当中分为模型转换和模型优化,在整体架构图中属于离线模型转换模块。一方面,推理引擎需要把不同 AI 框架训练得到的模型进行转换;另外一方面需要对转换后的模型进行图优化等技术。

  • 《Kernel 优化》在上层应用或者 AI 网络模型中,看到的是算子;但是在推理引擎实际执行的是具体的 Kernel,而推理引擎中 CNN 占据了主要是得执行时间,因此其 Kernel 优化尤为重要。

课程脑图

脑图

备注

文字课程开源在 AISys,系列视频托管B 站油管,PPT 开源在github,欢迎取用!!!

非常希望您也参与到这个开源课程中,B 站给 ZOMI 留言哦!

欢迎大家使用的过程中发现 bug 或者勘误直接提交代码 PR 到开源社区哦!

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