Natuurlijk! Hieronder vind je een overzicht en voorbeeldcode voor het toepassen van modelkwantisering en pruning op jouw PyTorch-model, inclusief uitleg over het balanceren van prestaties en modelgrootte. ### Stap 1: Model voorbereiden Zorg dat je model klaar is voor kwantisering en pruning. ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.utils.prune as prune import torch.quantization # Voorbeeld model class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(64 * 112 * 112, 128), # Pas aan op basis van input size nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.classifier(x) return x model = SimpleCNN() ``` ### Stap 2: Pruning toepassen Pruning vermindert het aantal parameters door bepaalde gewichten op nul te zetten. ```python # Pruning van convolutionele lagen for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, nn.Conv2d): prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.2) # Verwijder 20% van de gewichten # Optioneel: verwijder de pruning mask na pruning prune.remove(module, 'weight') ``` *Balans:* Te veel pruning kan de nauwkeurigheid schaden. Begin met 10-20% en test de prestaties. ### Stap 3: Kwantisering toepassen Quantization reduceert de precisie van gewichten en activaties, waardoor het model kleiner en sneller wordt. ```python # 1. Bereid het model voor op kwantisering model.eval() model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') # Voor CPU torch.quantization.prepare(model, inplace=True) # 2. Voer een calibratie/forward pass met representatieve data # Voorbeeld dummy data: dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) model(dummy_input) # 3. Converteer het model naar een kwantized model torch.quantization.convert(model, inplace=True) ``` *Opmerking:* Voor inference op mobiele apparaten is het beter om `prepare_qat` te gebruiken voor training-kwantisering of `convert` na calibratie. ### Stap 4: Model exporteren Exporteren naar TorchScript voor mobiele deployment: ```python scripted_model = torch.jit.script(model) scripted_model.save('model_quantized_pruned.pt') ``` ### Prestatiebalans en optimalisatie - **Pruning:** Balans tussen parameterreductie en nauwkeurigheid. Test verschillende `amount`-waarden. - **Kwantisering:** Zorg dat je calibratiegegevens representatief zijn voor de echte data. - **Modelgrootte vs. snelheid:** Kwantisering en pruning verkleinen het model en verbeteren de inference-snelheid, maar kunnen de nauwkeurigheid verminderen. ### Extra tips - Test na elke stap de nauwkeurigheid en inference-tijd. - Overweeg gebruik te maken van `torchvision.models` met ingebouwde optimalisaties. - Voor nog betere optimalisatie op smartphones kan je tools zoals Qualcomm's QAT of TensorFlow Lite overwegen. --- Door deze stappen te combineren, kun je jouw model efficiënter maken voor deployment op een smartphone met beperkte middelen, terwijl je een goede balans houdt tussen grootte, snelheid en nauwkeurigheid.

Hier is een uitgebreide handleiding voor modelkwantisering en pruning in PyTorch voor jouw specifieke use-case: ## 1. Modeldefinitie met pruning ondersteuning ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.utils.prune as prune import torch.quantization class OptimizedModel(nn.Module): def __init__(self): super(OptimizedModel, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 16 * 16, 128), # Aangepast op basis van input size nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10) # Aangepast naar jouw aantal klassen ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x ``` ## 2. Pruning implementatie ```python def apply_pruning(model, pruning_amount=0.3): """Pas structured pruning toe op convolutional en linear layers""" parameters_to_prune = [] # Voeg convolutional layers toe for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, (nn.Conv2d, nn.Linear)): parameters_to_prune.append((module, 'weight')) # Pas global structured pruning toe prune.global_unstructured( parameters_to_prune, pruning_method=prune.L1Unstructured, amount=pruning_amount, ) # Maak pruning permanent for module, _ in parameters_to_prune: prune.remove(module, 'weight') return model ``` ## 3. Kwantisatie implementatie ```python def quantize_model(model, calibration_data): """Pas post-training kwantisatie toe""" # Stel model in voor kwantisatie model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('qnnpack') # Bereid voor op kwantisatie torch.quantization.prepare(model, inplace=True) # Kalibratie met voorbeelddata with torch.no_grad(): for data in calibration_data: model(data) # Converteer naar gekwantiseerd model quantized_model = torch.quantization.convert(model, inplace=False) return quantized_model ``` ## 4. Volledig optimalisatieproces ```python def optimize_model_for_mobile(original_model, train_loader, pruning_rate=0.4): # 1. Pruning toepassen print("Pruning toegepast...") pruned_model = apply_pruning(original_model, pruning_rate) # 2. Fine-tuning na pruning (optioneel maar aanbevolen) print("Fine-tuning gepruned model...") # Voeg hier je fine-tuning code toe # 3. Kwantisatie voorbereiding print("Voorbereiden voor kwantisatie...") # Verzamel kalibratiedata calibration_data = [] for i, (data, _) in enumerate(train_loader): if i >= 100: # Gebruik 100 batches voor kalibratie break calibration_data.append(data) # 4. Kwantisatie toepassen print("Kwantisatie toegepast...") quantized_model = quantize_model(pruned_model, calibration_data) return quantized_model ``` ## 5. Gebruik en evaluatie ```python # Voorbeeld gebruik model = OptimizedModel() optimized_model = optimize_model_for_mobile(model, train_loader) # Opslaan geoptimaliseerd model torch.jit.save(torch.jit.script(optimized_model), 'optimized_model.pt') # Geheugengebruik meten param_size = sum(p.numel() * p.element_size() for p in optimized_model.parameters()) buffer_size = sum(b.numel() * b.element_size() for b in optimized_model.buffers()) print(f"Model grootte: {(param_size + buffer_size) / 1024 / 1024:.2f} MB") # Inference latency testen with torch.no_grad(): start_time = time.time() for _ in range(100): output = optimized_model(test_input) avg_latency = (time.time() - start_time) / 100 * 1000 print(f"Gemiddelde latency: {avg_latency:.2f} ms") ``` ## 6. Aanbevelingen voor smartphone deployment ```python # Mobile-optimized export def export_for_mobile(model, example_input): # Gebruik TorchScript voor betere performance traced_model = torch.jit.trace(model, example_input) # Optimaliseer voor mobile optimized_model = torch.utils.mobile_optimizer.optimize_for_mobile(traced_model) # Exporteer voor Android/iOS optimized_model._save_for_lite_interpreter("mobile_model.ptl") return optimized_model ``` ## Belangrijke overwegingen: 1. **Pruning Rate**: Begin met 30-40% en test de accuracy impact 2. **Kwantisatie**: QNNPACK backend is geoptimaliseerd voor ARM-processors 3. **Geheugen**: Houd rekening met input/output buffers naast modelgewichten 4. **Latency**: Test op daadwerkelijke hardware voor accurate metingen ## Prestatie-balans tips: - **Accuracy vs. Size**: Hogere pruning → kleiner model maar mogelijk accuracy verlies - **Speed vs. Accuracy**: Kwantisatie versnelt inference maar kan accuracy beïnvloeden - **Geheugen**: Gebruik half-precision (FP16) waar mogelijk voor extra besparing Deze aanpak zou je moeten helpen binnen de 512MB RAM limiet te blijven en <100ms latency te bereiken op moderne smartphones.