Discusión sobre el artículo "Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8"
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Artículo publicado Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8:
Los formatos de datos usados para representar modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en su eficacia. En los últimos años, se han desarrollado varios tipos de datos nuevos específicamente para trabajar con modelos de aprendizaje profundo. En este artículo nos centraremos en dos nuevos formatos de datos que se han generalizado en los modelos modernos.
En este artículo, nos centraremos en dos de estos nuevos formatos de datos, float16 y float8, que están empezando a utilizarse activamente en los modelos ONNX modernos. Estos formatos suponen una alternativa a los formatos de datos con coma flotante, más precisos pero que consumen más recursos. Ofrecen una combinación óptima de rendimiento y precisión, lo cual los hace especialmente atractivos para diversas tareas de aprendizaje automático. Hoy estudiaremos las principales características y ventajas de los formatos float16 y float8, y presentaremos funciones para convertirlos en float y double estándar.
Esto ayudará a los desarrolladores e investigadores a comprender mejor cómo utilizar estos formatos de forma eficaz en sus proyectos y modelos. Como ejemplo, analizaremos el rendimiento del modelo ESRGAN de ONNX, que se utiliza para la mejora de imágenes.
Autor: MetaQuotes