Cuantización en inteligencia artificial es un proceso mediante el cual los valores continuos.
Generalmente flotantes de los parámetros de un modelo.
Pesos y activaciones se convierten en valores discretos.
De menor precisión.
Para reducir el tamaño del modelo.
Disminuir la carga computacional.
Optimizar el uso de hardware.
Objetivo de la Cuantización
El principal objetivo de la cuantización.
Hacer que los modelos de IA sean más eficientes
Sin comprometer significativamente su precisión.
Esto resulta especialmente importante en aplicaciones.
Donde los recursos computacionales son limitados.
Dispositivos móviles, sistemas embebidos o entornos edge.
Tipos de Cuantización
Cuantización uniforme
Divide el rango de valores posibles.
En intervalos iguales.
Asigna un número discreto a cada intervalo.
Ejemplo:
Convertir un valor flotante de 32 bits a un entero de 8 bits.
Cuantización no uniforme
Utiliza intervalos de diferentes tamaños.
Diseñados para dar mayor precisión.
En rangos críticos de los datos.
Cuantización estática
Los parámetros del modelo se cuantizan una vez.
Durante el entrenamiento o después de este.
Los valores de escala y offset.
Se calculan previamente.
Cuantización dinámica
Los valores de escala y offset se recalculan durante la inferencia.
En función de las estadísticas de los datos de entrada.
Ventajas de la Cuantización
Reducción del tamaño del modelo
Al reducir la precisión de los parámetros.
El modelo ocupa menos espacio en memoria.
Pasar de 32 bits a 8 bits
Puede reducir el tamaño 4 veces.
Aumento de la velocidad de inferencia
Las operaciones de menor precisión.
Requieren menos ciclos computacionales y son más rápidas.
Menor consumo de energía
Ideal para dispositivos móviles.
Sistemas embebidos con restricciones de energía.
Compatibilidad con hardware especializado
La cuantización permite aprovechar aceleradores.
De hardware diseñados para operaciones de baja precisión.
Como las TPU o NPU.
Impacto en el Desempeño del Modelo
La cuantización puede introducir un error de redondeo en los cálculos.
Podría afectar la precisión del modelo.
Técnicas avanzadas como la cuantización consciente.
Del entrenamiento (Quantization-Aware Training, QAT)
Pueden mitigar estos efectos.
Métodos para minimizar la pérdida de precisión
Cuantización simétrica vs. asimétrica
La cuantización simétrica mantiene el rango uniforme.
Alrededor de cero mientras que la asimétrica.
Adapta el rango según los datos.
Reentrenamiento
Reentrenar el modelo después de cuantizarlo.
Puede ayudar a recuperar precisión.
Optimización de escala
Ajustar cuidadosamente los rangos.
Las escalas de cuantización para minimizar los errores.
Procesos de Cuantización
Post-Training Quantization (PTQ)
La cuantización se realiza después de entrenar el modelo.
Ejemplo:
TensorFlow Lite y PyTorch Mobile admiten PTQ.
Quantization-Aware Training (QAT)
Durante el entrenamiento se simulan operaciones de baja precisión.
Preparar el modelo para la cuantización.
Suele resultar en menor pérdida de precisión.
Cuantización en Redes Neuronales
Cuantización de Pesos
Los pesos de las capas de una red neuronal.
Son valores flotantes.
Se convierten en enteros más pequeños.
Esto afecta directamente el tamaño del modelo.
Cuantización de Activaciones
Además de los pesos las activaciones de las capas.
Salidas intermedias también pueden cuantizarse.
Reduciendo aún más la memoria.
El tiempo de ejecución.
Cuantización de Gradientes
Usada principalmente en el entrenamiento distribuido.
Reducir el tamaño de los gradientes enviados entre nodos.
Hardware y Cuantización
La cuantización se beneficia enormemente del hardware especializado.
Ejecuta operaciones de baja precisión.
De manera eficiente.
Tensor Processing Units (TPU)
Optimizadas para cálculos de 8 bits.
Neural Processing Units (NPU)
Diseñadas para manejar operaciones de IA con precisión reducida.
GPU con soporte para INT8
Ofrecen aceleración para modelos cuantizados.
Aplicaciones de la Cuantización
Inferencia en dispositivos móviles
Ejecutar modelos ligeros en teléfonos y tabletas.
Ejemplo:
Reconocimiento de voz y visión computacional.
Dispositivos IoT
Implementar IA en sensores y dispositivos edge.
Con capacidad computacional limitada.
Optimización para despliegue en la nube
Reducir el costo computacional en centros de datos.
Robótica y drones
Permitir la toma de decisiones en tiempo real.
Con recursos computacionales reducidos.
Ejemplo de Cuantización
Supongamos que un modelo de clasificación de imágenes.
Entrenado con TensorFlow tiene pesos en flotante (32 bits).
Sin cuantización
El modelo ocupa 100 MB y necesita 100 ms
Para procesar una imagen.
Con cuantización a INT8
El modelo ocupa 25 MB y procesa la imagen en 25 ms
Con una pérdida de precisión del 1%.
Nuevas técnicas como la cuantización de bits mixtos
Usar diferentes precisiones según la sensibilidad de las capas.
La cuantización adaptativa al contexto
Austar los valores según el entorno de ejecución.
Prometen un equilibrio aún mejor entre eficiencia y precisión.
La cuantización es una herramienta aplicable.
Sin depender de hardware avanzado o recursos ilimitados.
Te puede interesar;
