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腾讯AI Lab正式开源PocketFlow

讲述:杜力大小:1.94M时长:02:07
近日,腾讯 AI Lab 在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布,正式开源 PocketFlow 项目。
该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架,整合多种模型压缩与加速算法,并利用强化学习自动搜索合适的压缩参数,解决传统深度学习模型由于模型体积太大、计算资源消耗高而难以在移动设备上部署的痛点,同时,极大程度的降低了模型压缩的技术门槛,赋能移动端 AI 应用开发。
这是一款适用于各个专业能力层面开发者的模型压缩框架,基于 Tensorflow 开发,集成了当前主流与 AI Lab 自研的多个模型压缩与训练算法,并采用超参数优化组件,实现了全程自动化托管式的模型压缩。
开发者不需要了解具体模型压缩算法细节,就可以快速地将 AI 技术部署到移动端产品上,实现用户数据的本地高效处理。
目前,该框架在腾讯内部已经对多个移动端 AI 应用模型进行了压缩和加速,并取得了令人满意的效果,对应用整体的上线效果起到了非常重要的作用。
据介绍,本次开源的内容主要由两部分组件构成,分别是模型压缩 / 加速算法部分和超参数优化部分。通过引入超参数优化组件,不仅避免了高门槛、繁琐的人工调参工作,同时,也使得 PocketFlow 在各个压缩算法上全面超过了人工调参的效果。
在腾讯公司内部,PocketFlow 框架正在为多项移动端业务提供模型压缩与加速的技术支持。例如,在手机拍照 APP 中,人脸关键点定位模型是一个常用的预处理模块,通过对脸部的百余个特征点(如眼角、鼻尖等)进行识别与定位,可以为后续的人脸识别、智能美颜等多个应用提供必要的特征数据。
在人体体态识别项目中,PocketFlow 更是在满足上线精度的要求下,使得模型推理速度有 3 倍以上的加速,为项目的移动端落地起到了决定性的作用。
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