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申请/专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
摘要：本发明公开了一种推理引擎创建方法、产品、设备及计算机可读存储介质，涉及推理领域，为解决推理引擎不便于在设备上部署的问题，该方法包括获取初始模型的各个网络层的权重；确定每一网络层的权重变化为目标权重后对模型损失的影响参数，基于每一影响参数确定每一网络层的权重为主要权重或次要权重；按量化精度需求对主要权重进行第一量化操作得到第一权重，并获取第一量化操作对应的第一补偿参数；对主要权重对应的网络层进行算子融合操作，得到与初始模型对应的推理引擎。本发明能够在实现对模型最大程度的压缩的同时，最大程度维持初始模型的原有精度，减小对计算设备的存储空间的占用，便于在计算设备上部署，提高了推理引擎的推理准确性。
主权项：1.一种推理引擎创建方法，其特征在于，包括：获取初始模型的各个网络层的权重；确定每一所述网络层的权重变化为目标权重后对模型损失的影响参数，基于每一所述影响参数确定每一所述网络层的权重为主要权重或次要权重；按量化精度需求对所述主要权重进行第一量化操作得到第一权重，并获取所述第一量化操作对应的第一补偿参数；对所述主要权重对应的网络层进行算子融合操作，得到与所述初始模型对应的推理引擎，以便将所述推理引擎部署在计算设备上进行推理操作；所述推理引擎创建方法还包括：确定多个预设序列长度；在所述计算设备的内存中为所述推理引擎分配与多个预设序列长度对应的物理存储块，以便在接收到用户输入数据时，基于所述用户输入数据和推理结果对应的预设序列长度选择目标存储块；对所述主要权重对应的网络层进行算子融合操作的过程包括：确定所述主要权重对应的网络层的结构；基于所述结构确定所述主要权重对应的网络层为注意力层时，对所述注意力层的输入数据进行归一化处理操作，得到查询向量、值向量和键向量；基于所述查询向量的转置、所述键向量的转置得到注意力值；根据所述注意力值、所述值向量的转置、所述注意力层的第一激活函数得到所述注意力层的输出数据。
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权利要求：
百度查询： 浪潮电子信息产业股份有限公司 推理引擎创建方法、产品、设备及计算机可读存储介质
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