51.1 简介

• 全球首个自动模型压缩框架
• 一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架，集成了当前主流的模型压缩与训练算法，结合自研超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩与加速。
  • 开发者无需了解具体算法细节，即可快速地将AI技术部署到移动端产品上，实现了自动托管式模型压缩与加速，实现用户数据的本地高效处理。

51.2 框架介绍

• PocketFlow 框架主要由两部分组件构成，分别是模型压缩/加速算法组件和超参数优化组件，具体结构如下图所示。
  
• 将未压缩的原始模型作为 PocketFlow 框架的输入，同时指定期望的性能指标，例如模型的压缩和/或加速倍数；
  • 在每一轮迭代过程中，超参数优化组件选取一组超参数取值组合，之后模型压缩/加速算法组件基于该超参数取值组合，对原始模型进行压缩，得到一个压缩后的候选模型；
  • 基于对候选模型进行性能评估的结果，超参数优化组件调整自身的模型参数，并选取一组新的超参数取值组合，以开始下一轮迭代过程；
  • 当迭代终止时，PocketFlow 选取最优的超参数取值组合以及对应的候选模型，作为最终输出，返回给开发者用作移动端的模型部署。

51.3 PocketFlow如何实现模型压缩与加速

具体地，Poc