Accélérer le développement de fonctionnalités avancées
Les contraintes des appareils de bord nécessitent souvent des étapes supplémentaires pour convertir et optimiser les modèles avant qu'ils ne s'exécutent de manière efficace. La visualisation est l'un des moyens les plus efficaces de comprendre un modèle et d'identifier les cibles à optimiser.
Conversion
Quantification
Optimisation
La fonctionnalité de comparaison côte à côte de l'explorateur de modèles permet de repérer plus facilement les problèmes liés aux conversions. Parcourez le graphique couche par couche, en approfondissant le graphique en développant et en réduisant des sections.
Inspectez la structure interne et les connexions dans les graphiques avec la granularité dont vous avez besoin.
Utilisez l'explorateur de modèles pour identifier les opérations problématiques affectées par la quantification. Triez les opérations par métriques d'erreur pour détecter les baisses de qualité, obtenez des insights par couche et comparez différents résultats de quantification pour trouver le compromis idéal entre la taille et la qualité du modèle.
Utilisez l'explorateur de modèles pour mieux comprendre les résultats de vos outils de benchmarking et de débogage. Obtenez des insights sur les opérations pouvant s'exécuter sur le GPU, triez les opérations par latence et comparez les performances par opération entre les accélérateurs.
Prise en charge des grands modèles
L'explorateur de modèles est conçu pour afficher des modèles volumineux de manière fluide. Des milliers de nœuds ? Aucun problème. Le moteur de rendu basé sur le GPU est capable de s'adapter pour afficher de manière fluide même de très grands modèles. L'approche unique de l'explorateur de modèles pour réduire les calques comme un système de fichiers et de dossiers permet de naviguer plus rapidement et plus facilement.
Fonctionnalités conçues pour vous aider à travailler plus rapidement
Rechercher
Vue fractionnée
Superpositions de données
Une recherche puissante basée sur des expressions régulières vous aide à localiser, filtrer et mettre en surbrillance des nœuds spécifiques.
Chargez des modèles côte à côte dans le même onglet pour les comparer facilement.
Chargez des données personnalisées spécifiques aux nœuds dans l'explorateur de modèles pour identifier rapidement les points chauds et d'autres problèmes liés à votre modèle.
Exporter au format .png
Ajout de pages aux favoris
Accès facile aux métadonnées
D'un simple clic, exportez une image du graphique pour la partager avec votre équipe.
Enregistrez votre position dans le graphique en ajoutant des signets pour passer facilement d'une zone à l'autre.
Afficher les formes de tensor, tracer les entrées et les sorties, mettre en surbrillance les couches identiques, consulter le nombre de nœuds enfants, etc.
Deux façons d'utiliser l'explorateur de modèles
Exécuter l'application en local
Exécuter le code dans un notebook Colab
Suivez les instructions d'installation simples sur GitHub pour configurer l'explorateur de modèles sur votre ordinateur local. Il s'exécute dans une fenêtre de navigateur et toutes vos données restent locales.
Compatible avec Linux, Mac et Windows.
L'explorateur de modèles fonctionne bien dans Colab, ce qui vous permet de l'intégrer à votre workflow de développement de modèle existant. Essayez le notebook de démonstration ou suivez les instructions d'installation pour l'ajouter au vôtre.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/01/13 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/01/13 (UTC)."],[],[],null,["# Model Explorer\n\n**A visualization tool that lets you analyze ML models and graphs, accelerating\ndeployment to on-device targets.**\n\n[Get Started](https://github.com/google-ai-edge/model-explorer/wiki/1.-Installation)\n[Try it in Colab](https://github.com/google-ai-edge/model-explorer/blob/main/example_colabs/quick_start.ipynb)\n[Learn More](https://github.com/google-ai-edge/model-explorer/)\n\n### Making edge development faster\n\nThe constraints of edge devices often necessitate extra steps to convert and\noptimize models before they run efficiently, and visualization is one of the\nmost effective ways to understand a model and identify targets for optimization.\n\n| **Conversion** | **Quantization** | **Optimization** |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Model Explorer's side-by-side comparison feature makes it easier to spot conversion-related issues. Navigate the graph layer by layer, diving deeper into the graph by expanding and collapsing sections. Inspect the internal structure and connections within graphs at the granularity you need. | Use Model Explorer to identify problematic operations affected by quantization. Sort ops by error metrics to find quality drops, get insights per layer, and compare different quantization results to find the ideal model size-quality trade-off. | Use Model Explorer to better understand the output from your benchmarking and debugging tools. Gain insights into which ops can run on GPU, sort ops by latency, and compare per-op performance across accelerators. |\n\n### Support for large models\n\nModel Explorer is designed to render large models seamlessly. Thousands of\nnodes? No problem. The GPU-based rendering engine is capable of scaling up to\nsmoothly render even very large models. And Model Explorer's unique approach to\ncollapsing layers like a system of files and folders means that it's faster and\neasier to navigate.\n\n### Features designed to help you work faster\n\n| **Search** | **Split View** | **Data Overlays** |\n|-------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Powerful regex-based search helps you locate, filter, and highlight specific nodes. | Load models side by side in the same tab for easy comparison. | Load custom, node-specific data into Model Explorer to quickly identify hot spots and other issues with your model. |\n| With the click of a button, export an image of the graph to share with your team. | Save your location in the graph by adding bookmarks, making it easy to jump between areas. | View tensor shapes, trace inputs and outputs, highlight identical layers, see child node counts, and more. |\n\n### Two ways to use Model Explorer\n\n| **Run it locally** | **Run it in a Colab notebook** |\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Follow the easy [installation instructions](https://github.com/google-ai-edge/model-explorer/wiki/1.-Installation) on GitHub to set up Model Explorer on your local machine. It runs in a browser window and all your data stays local. Supports Linux, Mac and Windows. | Model Explorer runs well in Colab, meaning you can integrate it into your existing model development workflow. Try the [demo notebook](https://github.com/google-ai-edge/model-explorer/blob/main/example_colabs/quick_start.ipynb) or follow the [installation instructions](https://github.com/google-ai-edge/model-explorer/wiki/5.-Run-in-Colab-Notebook) to add it to your own. |"]]
