Le déploiement de modèles de deep learning sur des périphériques de bord (edge computing) impose des contraintes strictes en termes de mémoire et de puissance de calcul. ResNet18, bien qu'efficace, nécessite souvent une optimisation supplémentaire pour garantir une fluidité d'exécution en conditions réelles. Cet article explore trois méthodologies majeures de compression de modèles : l'élagage (pruning), la quantification et la distillation de connaissances.

1. Configuration et préparation des données

Pour cette étude, nous utilisons le jeu de données CIFAR-10 et la bibliothèque PyTorch. La première étape consiste à définir une base de référence solide en entraînant un modèle ResNet18 standard.

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms, models

# Prétraitement pour CIFAR-10
data_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])

train_data = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=data_transform)
test_data = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=data_transform)

# Initialisation du modèle de référence
base_model = models.resnet18(weights=None, num_classes=10)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
base_model.to(device)

2. Mise en œuvre des techniques de compression

2.1 Élagage global (Pruning)

Le pruning consiste à supprimer les connexions dont l'importance est jugée négligeable (poids proches de zéro). Ici, nous appliquons un élagage non structuré basé sur la norme L1 sur l'ensemble des couches convolutionnelles.

import torch.nn.utils.prune as prune

def apply_global_pruning(model, ratio=0.4):
    layers_to_prune = []
    for module in model.modules():
        if isinstance(module, nn.Conv2d):
            layers_to_prune.append((module, 'weight'))
    
    prune.global_unstructured(
        layers_to_prune,
        pruning_method=prune.L1Unstructured,
        amount=ratio,
    )
    
    # Rendre l'élagage permanent
    for module, name in layers_to_prune:
        prune.remove(module, name)

apply_global_pruning(base_model, ratio=0.5)

2.2 Quantification post-entraînement (PTQ)

La quantification réduit la précision des poids de 32 bits (flottant) à 8 bits (entier), diminuant drastiquement la taille du modèle tout en accélérant l'inférence sur processeur.

def quantize_static_model(model_fp32):
    model_fp32.eval()
    model_fp32.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    
    # Préparation et calibration
    prepared_model = torch.quantization.prepare(model_fp32)
    # Simulation d'une phase de calibration avec un échantillon de données
    with torch.no_grad():
        for images, _ in test_loader:
            prepared_model(images)
            
    # Conversion vers le format entier (int8)
    quantized_model = torch.quantization.convert(prepared_model)
    return quantized_model

2.3 Distillation de connaissances (Knowledge Distillation)

La distillation transfère l'intelligence d'un modèle large (professeur) vers un modèle plus compact (étudiant). L'étudiant apprend non seulement des étiquettes réelles, mais aussi de la distribution de probabilité du professeur.

def kd_loss_function(student_logits, teacher_logits, labels, T=3.0, alpha=0.5):
    # Perte de divergence KL (soft targets)
    distill_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')(
        nn.functional.log_softmax(student_logits / T, dim=1),
        nn.functional.softmax(teacher_logits / T, dim=1)
    ) * (T * T)
    
    # Perte de classification standard (hard targets)
    student_loss = nn.CrossEntropyLoss()(student_logits, labels)
    
    return alpha * distill_loss + (1 - alpha) * student_loss

3. Analyse comparative des résultats

Les tests ont été effectués sur une architecture CPU standard pour mesurer l'impact réel sur la latence et l'occupation mémoire.

4. Orientations stratégiques pour le déploiemant

Le choix d'une technique dépend des priorités du projet :

• Optimisation mémoire et vitesse : La quantification est la solution la plus efficace, offrant un gain de vitesse de plus de 2x avec une perte de précision minimale.
• Préservation de la performance : La distillation est idéale lorsque chaque point de pourcentage d'exactitude compte, bien qu'elle n'induise pas de réduction structuerlle immédiate sans modification de l'architecture étudiante.
• Flexibilité : L'élagage permet de moduler finement le compromis entre poids et performance, mais nécessite souvent un réentraînement (fine-tuning) plus long pour stabiliser les résultats.

Une approche hybride, commençant par une distillation vers une architecture plus fine, suivie d'une quantification finale, représente souvent le workflow optimal pour la production industrielle.