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파이썬

MMRazor V1.0.0 Release

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대형 모델 용 MMRAZOR는 지금 사용할 수 있습니다! mmrazorlarge를 참조하십시오

소개

MMRAZOR는 4 개의 주류 기술을 포함하는 Model Slimming 및 Automl 용 모델 압축 툴킷입니다.

신경 건축 검색 (NAS)
전정
지식 증류 (KD)
양자화

OpenMMLAB 프로젝트의 일부입니다.

주요 기능 :

호환성
MMRAZOR는 OpenMMLAB의 유사한 아키텍처 설계와 슬리밍 알고리즘 및 비전 작업의 분리로 인해 OpenMMLAB의 다양한 프로젝트에 쉽게 적용 할 수 있습니다.
유연성
예를 들어, NAS, 가지 치기 및 KD와 같은 다양한 알고리즘을 플러그 -N- 플레이 방식으로 통합하여보다 강력한 시스템을 구축 할 수 있습니다.
편의
더 나은 모듈 식 디자인을 통해 개발자는 몇 가지 코드만으로 새로운 모델 압축 알고리즘을 구현하거나 단순히 구성 파일을 수정하여 구현할 수 있습니다.

MMRAZOR의 디자인 및 구현에 대해 자세한 내용은 튜토리얼을 참조하십시오.

벤치 마크 및 모델 동물원

결과와 모델은 모델 동물원에서 제공됩니다.

지원되는 알고리즘 :

신경 건축 검색

다트 (ICLR'2019)
detnas (Neurips'2019)
SPOS (ECCV'2020)

전정

AutoSlim (Neurips'2019)
L1-Norm
그룹 피셔
DMCP

지식 증류

양자화

PTQ
Qat
LSQ

설치

Mmrazor는 Pytorch, MMCV 및 Mmengine에 따라 다릅니다.

자세한 지침은 Sensitation.md를 참조하십시오.

시작하기

mmrazor의 기본 사용에 대해서는 사용자 가이드를 참조하십시오. 고급 가이드도 있습니다.

기여

MMrazor를 개선하기위한 모든 기여에 감사드립니다. 기고 가이드 라인은 Contrubuting.md를 참조하십시오.

승인

Mmrazor는 다양한 대학 및 회사의 연구원과 엔지니어가 기여하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 우리는 자신의 방법을 구현하거나 새로운 기능을 추가하는 모든 기고자와 귀중한 피드백을 제공하는 사용자에게 감사합니다. 우리는 Toolbox와 Benchmark가 기존 방법을 다시 구현하고 자체 모델 압축 방법을 개발하기 위해 유연한 툴킷을 제공함으로써 성장하는 연구 커뮤니티에 서비스를 제공 할 수 있기를 바랍니다.

소환

이 프로젝트가 연구에 유용하다고 생각되면 인용을 고려하십시오.

 @misc { 2021mmrazor ,
    title = { OpenMMLab Model Compression Toolbox and Benchmark } ,
    author = { MMRazor Contributors } ,
    howpublished = { url{https://github.com/open-mmlab/mmrazor} } ,
    year = { 2021 }
}