advanced_source/semi_structured_sparse.py 번역 - #927
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Co-authored-by: dlcodns <redmond0412@gmail.com> Co-authored-by: kookyungseon <koo0685@naver.com>
hyoyoung
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Sep 25, 2024
hyoyoung
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hyoyoung
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긴문서를 보기 쉽게 잘 정리해주셨습니다.
몇가지 확인 사항을 남기니 보시고 필요한 부분은 수정 부탁드립니다.
| **Author**: `Jesse Cai <https://github.com/jcaip>`_ | ||
| (beta) 반구조적 (2:4) 희소성을 통한 BERT 가속화 | ||
| ============================================= | ||
| **저자**: `Jesse Cai <https://github.com/jcaip>`_ |
| # sparsity in general. For users with existing 2:4 sparse models, | ||
| # accelerating ``nn.Linear`` layers for inference with | ||
| # ``to_sparse_semi_structured`` is quite straightforward. Here is an example: | ||
| # 이 튜토리얼은 반구조적 희소성 및 일반적인 희소성에 대한 초보자를 위해 설계되었습니다. |
Member
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design은 여기서는 굳이 설계되었다고 하지 않아도 될거 같습니다.
이 튜토리얼은 초보자에게 반구조적 희소성 및 일반적인 희소성을 맞춤 설명합니다.
이정도로 의역해보면 어떨까요?
| # operate on this elements. In order to realize performance gains, we need | ||
| # to swap out dense kernels for sparse kernels, which skip calculation | ||
| # involving pruned elements. | ||
| # 그 이유는 밀집 텐서(dense tensor)가 여전히 가지치기된(0인) 요소를 포함하고 있으며, |
Member
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용어집에서 tensor는 일반적으로 번역하지 않습니다.
| # and drawbacks. The 2:4 semi-structured sparse layout is particularly | ||
| # interesting for two reasons: | ||
| # 희소 레이아웃에는 각기 다른 장점과 단점을 가진 여러 가지가 있습니다. 2:4 반구조적 | ||
| # 희소 레이아웃은 두 가지 이유로 특히 흥미롭습니다: |
Member
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흥미로운 두 가지 이유가 있습니다.
정도로 하면 더 읽기 편할거 같습니다.
| # then retraining the model yields nearly identical model accuracies. | ||
| # * 동시에 반구조적 희소성은 다른 희소 형식에 비해 모델 정확도에 미치는 영향이 덜한 경향이 | ||
| # 있습니다. 특히 더 발전된 가지치기 및 미세 조정 방법을 고려할 때 그렇습니다. NVIDIA는 | ||
| # 그들의 `백서 <https://arxiv.org/abs/2104.08378>`_ |
Member
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NVIDIA가 공개한 백서...
요정도로 바꿔보면 어떨까요?
| # | ||
| # - Accuracy - How can we find a set of 2:4 sparse weights that minimize | ||
| # the accuracy degradation of our model? | ||
| # - 정확도 - 2:4 희소 가중치 세트를 찾아 모델의 정확도 저하를 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가? |
Member
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전반적으로 경어체를 썼으므로 여기서도, 무엇인가요?로 바꾸는게 좋을거 같습니다.
| # | ||
|
|
||
| # load model | ||
| # 모델 로드 |
Member
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모델 불러오기 나 읽어들이기로 해도 좋을 거 같습니다.
| # masking the weights of the model. This is done by the prepare step. | ||
| # Anytime we try to access the ``.weight`` we will get ``mask * weight`` | ||
| # instead. | ||
| # 모델을 가지치기하는 첫 번째 단계는 모델의 가중치를 마스킹하기 위한 파라미터화를 삽입하는 것입니다. |
Member
|
최종 코멘트 후 2주가 지났습니다. 일정 기간 답변이 없는 경우 자동으로 닫고 있습니다. |
Contributor
Author
|
네, 수정하도록 하겠습니다. |
Contributor
Author
|
수정을 완료했습니다! 피드백에 감사드립니다. |
Member
|
최종 merge하기전에 살펴보니, |
Member
|
아 방금 코멘트는 다른 PR에 달릴거였네요. 이 PR은 merge할테니 방금 전 코멘트는 신경 안쓰셔도 됩니다. |
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