Embedded ML Modelltraining

Eingebettete Geräte sind in unserer heutigen digitalen Welt allgegenwärtig und reichen von Smartphones und IoT-Geräten bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Diese Geräte können erheblich von maschinellem Lernen (ML) profitieren, um intelligente Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Allerdings erfordert die Implementierung von ML-Modellen in eingebetteten Geräten besondere Aufmerksamkeit, da sie aufgrund ihrer begrenzten Ressourcen, wie Speicher, CPU-Geschwindigkeit und Energiebedarf, einzigartige Herausforderungen mit sich bringen. In diesem Blogbeitrag werden wir ausführlich auf die Bedeutung von AutoML, neuronaler Architektursuche (NAS) und Modellkomprimierungsalgorithmen für eingebettete Geräte eingehen.

AutoML für eingebettete Geräte

AutoML (automatisiertes maschinelles Lernen) ist eine Schlüsseltechnologie, um den Prozess der Modellentwicklung und -optimierung zu automatisieren. Dies ist besonders wichtig, wenn es darum geht, Modelle für eingebettete Geräte zu erstellen, die in Bezug auf Speicher, Rechenzeit und Energieeffizienz stark eingeschränkt sind. Hier sind einige Open-Source-Tools und Projekte, die speziell auf die Anforderungen eingebetteter Geräte zugeschnitten sind:

1. AutoKeras: AutoKeras ist ein Open-Source-Projekt, das sich auf die Automatisierung von Hyperparameter-Tuning und Modellarchitektursuche spezialisiert hat. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, um die Modellentwicklung zu vereinfachen. Dies ist besonders hilfreich für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), die möglicherweise nicht über umfangreiche Ressourcen verfügen.

2. AutoGluon: AutoGluon ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool, das auf maschinelles Lernen spezialisiert ist. Es bietet eine breite Palette von Algorithmen zur Automatisierung von ML-Modellentwicklung und Hyperparameter-Optimierung. Die Benutzerfreundlichkeit und die unterstützten Plattformen machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für eingebettete Systeme.

3. Optuna: Optuna ist ein Open-Source-Hyperparameter-Optimierungstool, das eine effiziente und vielseitige Möglichkeit bietet, die besten Hyperparameter für Ihre ML-Modelle zu finden. Es ist anpassbar und flexibel und unterstützt die schnelle Optimierung von Modellen für eingebettete Systeme.

4. Keras Tuner: Keras Tuner ist ein Open-Source-Tool, das sich auf die Optimierung von Keras-Modellen spezialisiert hat. Es bietet verschiedene Strategien zur Modellarchitektursuche und Hyperparameter-Optimierung. Die benutzerfreundliche Oberfläche erleichtert den Prozess der Modellentwicklung erheblich.

5. Deeplearning4j: Deeplearning4j ist ein umfassendes Open-Source-Framework für Deep Learning in Java. Mit seiner Unterstützung für AutoML ist es ideal für eingebettete Geräte, die Java verwenden.

6. Ray Tune: Ray Tune ist ein Open-Source-Hyperparameter-Optimierungs- und NAS-Framework. Es bietet viele erweiterte Funktionen für die automatisierte Modellentwicklung und -optimierung und ist gut geeignet, um Modelle an die Ressourcenbeschränkungen von eingebetteten Geräten anzupassen.

7. NASBench: NASBench ist ein Repository von NAS-Benchmarks und -Ergebnissen, das Entwicklern und Forschern hilft, NAS-Algorithmen zu vergleichen und die besten Modelle für eingebettete Geräte auszuwählen. Dies ermöglicht es, hocheffiziente Modelle zu erstellen.

Tool	Hauptmerkmale	Benutzerfreundlichkeit	Unterstützte Plattformen
AutoKeras	Automatisierte Hyperparameter-Optimierung und Modellarchitektursuche	Sehr benutzerfreundlich	TensorFlow, Keras
AutoGluon	Breites Spektrum von Algorithmen zur Automatisierung von ML-Modellentwicklung und -Optimierung	Einfache Bedienung	Python-basiert, plattformunabhängig
Optuna	Effiziente und vielseitige Hyperparameter-Optimierung	Anpassbar und flexibel	Python, plattformunabhängig
Keras Tuner	Optimierung von Keras-Modellen mit verschiedenen Strategien	Einfach zu bedienen	TensorFlow, Keras
Deeplearning4j	Umfassendes Deep Learning-Framework in Java	Java-basiert	Java, plattformunabhängig
Ray Tune	Open-Source-Hyperparameter-Optimierungs- und NAS-Framework	Erweiterte Funktionen	Python, plattformunabhängig
NASBench	Repository von NAS-Benchmarks und -Ergebnissen für den Vergleich von NAS-Algorithmen	-	Python, plattformunabhängig

Neuronale Architektursuche (NAS) für eingebettete Geräte

Die neuronale Architektursuche (NAS) ist eine entscheidende Technologie, um die Struktur von neuronalen Netzen automatisch zu optimieren. Hier sind einige Open-Source-Tools und Projekte, die sich auf NAS für eingebettete Geräte spezialisiert haben:

1. NNI (Neural Network Intelligence): NNI, ein Open-Source-Projekt von Microsoft, bietet eine mächtige Plattform für NAS. Es ermöglicht automatisiertes Hyperparameter-Tuning und neuronale Architektursuche, um Modelle zu erstellen, die speziell auf die Bedürfnisse eingebetteter Geräte zugeschnitten sind. Die Flexibilität und Unterstützung für verschiedene Frameworks machen es zu einer wertvollen Ressource.

2. Keras Tuner: Keras Tuner ist ein Open-Source-Tool, das sich auf die Optimierung von Keras-Modellen spezialisiert hat. Es bietet verschiedene Strategien zur Modellarchitektursuche und Hyperparameter-Optimierung. Für eingebettete Systeme, die auf Keras basieren, ist dies eine ausgezeichnete Wahl.

3. Deeplearning4j: Deeplearning4j ist ein umfassendes Open-Source-Framework für Deep Learning in Java. Mit seiner Unterstützung für NAS ist es ideal für eingebettete Geräte, die Java verwenden.

4. Ray Tune: Ray Tune ist ein Open-Source-Hyperparameter-Optimierungs- und NAS-Framework. Es bietet viele erweiterte Funktionen für die automatisierte Modellentwicklung und -optimierung und ist gut geeignet, um Modelle an die Ressourcenbeschränkungen von eingebetteten Geräten anzupassen.

5. NASBench: NASBench ist ein Repository von NAS-Benchmarks und -Ergebnissen, das Entwicklern und Forschern hilft, NAS-Algorithmen zu vergleichen und die besten Modelle für eingebettete Geräte auszuwählen. Dies ermöglicht es, hocheffiziente Modelle zu erstellen.

Tool	Hauptmerkmale	Benutzerfreundlichkeit	Unterstützte Plattformen
NNI (Neural Network Intelligence)	Leistungsstarke Plattform für NAS mit automatisierter Hyperparameter-Tuning	Flexibel und unterstützt verschiedene Frameworks	Python, TensorFlow, PyTorch, Caffe
Keras Tuner	Optimierung von Keras-Modellen mit verschiedenen Strategien	Einfache Bedienung	TensorFlow, Keras
Deeplearning4j	Umfassendes Deep Learning-Framework in Java mit NAS-Unterstützung	Java-basiert	Java, plattformunabhängig
Ray Tune	Open-Source-Hyperparameter-Optimierungs- und NAS-Framework	Erweiterte Funktionen	Python, plattformunabhängig
NASBench	Repository von NAS-Benchmarks und -Ergebnissen für den Vergleich von NAS-Algorithmen	-	Python, plattformunabhängig

Modellkomprimierungsalgorithmen für Eingebettete Geräte

Modellkomprimierung ist entscheidend, um ML-Modelle auf eingebetteten Geräten ausführbar zu machen und den Speicherbedarf zu reduzieren. Hier sind einige wichtige Techniken und Open-Source-Tools:

1. Pruning: Das Pruning von Modellen beinhaltet das Entfernen von unwichtigen Gewichtungen, um die Modellgröße zu reduzieren. Open-Source-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bieten Pruning-Tools, die die Speicheranforderungen erheblich verringern. Dies ist entscheidend, um Modelle auf eingebetteten Geräten mit begrenztem Speicher auszuführen.

2. Quantisierung: Die Quantisierung von Modellen reduziert die Genauigkeit der Modellparameter, wodurch der Speicherbedarf verringert wird. Tools wie TensorFlow Lite unterstützen Quantisierung für eingebettete Geräte, indem sie die Modellparameter auf eine begrenzte Anzahl von Bits reduzieren.

3. Knowledge Distillation: Beim Knowledge Distillation wird ein großes Modell auf ein kleineres Modell übertragen, wobei das kleine Modell die Vorhersagen des großen Modells repliziert. Dies hilft, die Modellgröße zu reduzieren, während die Leistung erhalten bleibt.

4. Separable Convolution: Die Verwendung separabler Faltungen (Separable Convolution) kann die Anzahl der benötigten Gewichtungen reduzieren, indem der Faltungsprozess in zwei separate Schritte aufgeteilt wird.

5. Low-Rank Approximation und Tensor Decomposition: Diese Ansätze reduzieren die Anzahl der Modellparameter, indem sie die Tensorfaktorisierung verwenden. Dies ermöglicht es, die Modellgröße drastisch zu verringern.

6. Sparse Models: Sparse Modelle verwenden nur eine Teilmenge der Modellparameter und setzen den Rest auf null, um die Modellgröße zu reduzieren. Dies hilft, den Speicherbedarf erheblich zu senken und die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen.

7. Dynamische Quantisierung: Bei der dynamischen Quantisierung wird die Quantisierung während der Inferenz angepasst, um die Rechenzeit und den Speicherbedarf weiter zu optimieren. Dies ermöglicht es, Modelle auf eingebetteten Geräten effizienter auszuführen.

Technik	Beschreibung	Tools/Implementierungen
Pruning	Entfernen unwichtiger Gewichtungen zur Reduzierung der Modellgröße	TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn
Quantisierung	Reduziert die Genauigkeit der Modellparameter, um den Speicherbedarf zu verringern	TensorFlow Lite, PyTorch, TensorFlow
Knowledge Distillation	Überträgt Wissen von einem großen Modell auf ein kleineres Modell	TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers
Separable Convolution	Reduziert die Anzahl der benötigten Gewichtungen durch Trennen des Faltungsprozesses in zwei Schritte	TensorFlow, PyTorch
Low-Rank Approximation	Reduziert die Anzahl der Modellparameter durch Tensorfaktorisierung	TensorFlow, PyTorch
Sparse Models	Verwendet nur eine Teilmenge der Modellparameter, um den Speicherbedarf zu senken	TensorFlow, PyTorch, Keras
Dynamische Quantisierung	Passt die Quantisierung während der Inferenz an, um Rechenzeit und Speicherbedarf zu optimieren	TensorFlow, PyTorch

Diese Modellkomprimierungstechniken sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass ML-Modelle auf eingebetteten Geräten effizient ausgeführt werden können. Sie ermöglichen es, hochleistungsfähige Modelle auf Geräten mit begrenzten Ressourcen zu nutzen und öffnen die Tür für eine breite Palette von Anwendungen, von intelligenten Sensoren bis hin zu vernetzten Geräten, die in unserer zunehmend vernetzten Welt unverzichtbar sind. Damit können Unternehmen und Entwickler die Vorteile des maschinellen Lernens auf eingebetteten Geräten voll ausschöpfen.