Le service numérique utilise-t-il des techniques de compression pour les modèles utilisés lors de la phase d’entraînement ?
Version 2. Dernière mise à jour le
Objectif
Compresser les modèles d’intelligence artificielle (réduction de complexité des modèles) pour réduire l’impact environnemental.
Mise en œuvre
Compresser les modèles via les méthodes suivantes :
- Sparsification ;
- Pruning ;
- Unification ;
- Local scaling (pour limiter l’impact de la quantification) ;
- Batch norm folding (réduire la redondance de certains paramètres) ;
- Quantification ;
- Distillation ;
- ...
Moyen de test ou de contrôle
Le critère est validé si le service numérique justifie de la mise en œuvre de méthodes de compression de modèles, en indiquant les gains réalisés dans la déclaration d’écoconception du service numérique.