E.A.3 モデル最適化技術

最適化は「できるだけ小さくすること」ではありません。1 つの制約を改善しながら、何を失ったかも確認することです。

小さな量子化誤差チェックを動かす

values = [0.1234, 0.5678, 0.9012]
quantized = [round(value * 255) / 255 for value in values]
errors = [abs(original - compressed) for original, compressed in zip(values, quantized)]

print([round(value, 4) for value in quantized])
print(f"max_error={max(errors):.4f}")

期待される出力：

[0.1216, 0.5686, 0.902]
max_error=0.0018

これが最小の最適化習慣です。圧縮し、誤差を測り、その誤差が許容できるか判断します。

適切な最適化経路を選ぶ

技術	向いている場面	リリース前に確認すること
量子化	遅延とメモリが大きすぎる	実際の検証ケースでの精度低下
枝刈り	不要な重みやチャネルが多い	runtime が本当に速くなるか
蒸留	小さいモデルが大きいモデルをまねられる	小さいモデルが境界ケースで失敗しないか
演算融合	runtime overhead が大きい	エンジンが融合後のグラフを支えるか
Batching / scheduling	多くのリクエストが同時に来る	tail latency とキュー待ち

実用的な順序

1. baseline の遅延、メモリ、精度を測る。
2. 1 回に 1 つの最適化だけ試す。
3. before/after 指標を記録する。
4. 失敗例を残す。
5. トレードオフが見えるときだけ出す。

最適化レビュー

すべての最適化を小さな controlled experiment として扱います。control group は元の model と runtime です。treatment は 1 つの変更だけにします。量子化、枝刈り、batching、engine 変更を同時に行うと、結果が良くなっても理由が分からなくなります。

レビューでは、before latency、after latency、memory、model size、quality check、失敗例を 1 つの小さな表に残します。quality が落ちた場合は、どのサンプルが悪化したのかを書き、product として許容できるかを判断します。

残す証拠

このページを終えたら、この証拠カードを残します。

デプロイ先

ローカル推論、エッジデバイス、モデルサーバー、または最適化実験

成果物

C++ スニペット、ベンチマーク、model artifact、serving 設定、または deployment メモ

指標

レイテンシ、メモリ、スループット、モデルサイズ、accuracy 低下、または信頼性

失敗確認

ABI/ビルドの問題、ハードウェア不一致、量子化損失、または配信ボトルネック

期待される成果

理論メモだけでなく、再現可能なデプロイまたは最適化の証拠

合格チェック

1 つの最適化の利点、起こり得るコスト、本番デプロイ前に見るべき指標を説明できれば合格です。

確認の考え方と解説

合格する答えは、1 つの最適化手法、その利点、潜在的なコスト、そして本番前に確認すべき指標を具体的に述べます。たとえば量子化はメモリを減らせますが、検証データの精度や失敗ケースを確認する必要があります。枝刈りはモデルを小さくできますが、runtime が本当に速くなるかを確かめる必要があります。

「小さいほど良い」だけでは不十分です。何を残し、何を失い、その取捨選択がなぜ実運用で許容できるのかを説明してください。