論文の概要: Efficient AI Model Deployment Using Quantization Analysis Tool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11954v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 21:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.502322
• Title: Efficient AI Model Deployment Using Quantization Analysis Tool
• Title（参考訳）: 量子化解析ツールを用いた効率的なAIモデル展開
• Abstract要約: 本稿では,量子化を効率化し,効率的なモデル展開を支援するシステムである量子化解析ツールを提案する。 このツールは、幅広い相互運用性のために、ONNXフレームワーク上に構築されている。 詳細なレイヤーワイド感度分析、重量分布と活性化分布の可視化、精度選択のための洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As deep learning models are increasingly deployed on resource constrained devices, the demand for efficient model optimization techniques continues to grow. Effective deployment of AI models on edge and low power platforms requires optimization methods that reduce model size and computational cost while maintaining high accuracy. This paper presents Quantization Analysis Tool, a practical system designed to streamline quantization workflows and support performance efficient model deployment. Built on the ONNX framework for broad interoperability, the tool provides detailed layer-wise sensitivity analysis, visualization of weight and activation distributions, and insights to guide precision selection. By identifying layers that are resilient or sensitive to reduced precision, the tool enables developers to make informed trade-offs between model size, latency, and accuracy. Experimental evaluations across multiple neural network architectures demonstrate that the tool effectively improves the quantized accuracy, leading to improved efficiency in real-world deployment scenarios. The tool also provides developers valuable insights into the effects on quantization on the model and its accuracy. This work highlights the tools capabilities, practical applications, and its role in enabling efficient AI model deployment through robust quantization analysis
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、リソース制約のあるデバイスにますますデプロイされているため、効率的なモデル最適化技術に対する需要は増加し続けています。 エッジとローパワープラットフォームにAIモデルを効果的にデプロイするには、高精度を維持しながら、モデルサイズと計算コストを削減できる最適化方法が必要である。 本稿では、量子化ワークフローを合理化し、性能効率の良いモデル展開を支援するための実用的なシステムである量子化解析ツールを提案する。 ONNXフレームワーク上に構築されたこのツールは、レイヤ単位の感度分析、重みとアクティベーション分布の可視化、精度の選択をガイドするための洞察を提供する。 回復力や精度の低下に敏感なレイヤを識別することで、開発者はモデルのサイズ、レイテンシ、精度のトレードオフを知ることができる。 複数のニューラルネットワークアーキテクチャに対する実験的評価は、このツールが量子化された精度を効果的に改善し、実際のデプロイメントシナリオにおける効率が向上することを示している。 このツールはまた、モデルに対する量子化の影響とその正確性について、開発者に貴重な洞察を提供する。 この研究は、堅牢な量子化分析を通じて効率的なAIモデルデプロイメントを可能にするツール機能、実用アプリケーション、そしてその役割を強調している。

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