Diskussion zum Artikel "Arbeiten mit ONNX-Modellen in den Datenformaten float16 und float8"
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Neuer Artikel Arbeiten mit ONNX-Modellen in den Datenformaten float16 und float8 :
Die Datenformate, die zur Darstellung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden, spielen eine entscheidende Rolle für deren Effektivität. In den letzten Jahren sind mehrere neue Datentypen aufgetaucht, die speziell für die Arbeit mit Deep-Learning-Modellen entwickelt wurden. In diesem Artikel werden wir uns auf zwei neue Datenformate konzentrieren, die sich in modernen Modellen durchgesetzt haben.
In diesem Artikel werden wir uns auf zwei dieser neuen Datenformate konzentrieren - float16 und float8, die allmählich aktiv in modernen ONNX-Modellen verwendet werden. Diese Formate sind eine Alternative zu den präziseren, aber ressourcenintensiven Fließkommadatenformaten. Sie bieten ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistung und Genauigkeit, was sie für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens besonders attraktiv macht. Wir werden die wichtigsten Eigenschaften und Vorteile der Formate float16 und float8 kennenlernen und Funktionen für die Konvertierung in die Standardformate float und double vorstellen.
Dies wird Entwicklern und Forschern helfen, besser zu verstehen, wie sie diese Formate in ihren Projekten und Modellen effektiv nutzen können. Als Beispiel wird die Funktionsweise des ESRGAN ONNX-Modells untersucht, das zur Verbesserung der Bildqualität eingesetzt wird.
Autor: MetaQuotes