キーワード解説
モデル蒸留による推論精度の維持とインフラ計算リソースの最適化
大規模で高精度な「教師モデル」の知識を、より小型で高速な「生徒モデル」に転移させるモデル蒸留技術により、推論精度を維持しつつ計算リソースを最適化する方法を解説します。
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モデル蒸留による推論精度の維持とインフラ計算リソースの最適化とは
親クラスター「MLOpsのコスト最適化」の解説より大規模で高精度な「教師モデル」の知識を、より小型で高速な「生徒モデル」に転移させるモデル蒸留技術により、推論精度を維持しつつ計算リソースを最適化する方法を解説します。
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