ai-edge-torchの紹介
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October 31, 24
スライド概要
https://github.com/motokimura/timm2tflite
大きめのトイプードルが好きです
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ai-edge-torchの紹介 2024.10.30 GO株式会社 木村 元紀 AI
ai-edge-torch 概要 ▪ https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch ▪ PyTorchモデルをTFLite（Tensorflow Lite）に変換するOSS ▪ Google (google-ai-edge) が開発を主導している ▪ ▪ 2024年9月にTFLite→LiteRTとなりましたが、本資料では TFLite で統一します なお、この資料ではai-edge-torch v0.2.0での実行を前提としています AI 2
既存の変換ツールに対する優位性 ▪ ▪ ▪ 既存ツールでは変換にONNXを経由するものがほとんど（onnx2tf, onnx-tensorflow） ai-edge-torchではONNXを介さないことで、変換のカバレッジを向上している 推論速度もonnx2tfと遜色ない 表：変換カバレッジの既存ツールとの比較 （”AI Edge Torch: モバイル デバイスでの PyTorch モデルの高速推論”より） 表：推論速度の既存ツールとの比較 （”AI Edge Torch: モバイル デバイスでの PyTorch モデルの高速推論”より） 「torchvision、timm、torchaudio、HuggingFace の 70 以上のモデルで検証済み」とあるが、具体的にどのモデルかは明確な記載がない AI 3
使い方（環境構築） 1) READMEの通りにpip installする 2) LD_LIBRARY_PATHにPythonのパスを通す 3) GPU環境の場合、環境変数のPJRT_DEVICE=CPUにする Error during convertion custom LSTM model to edge model · Issue #145 · google-ai-edge/ai-edge-torch · GitHub AI 4
使い方（PyTorch→TFLite変換の実装例） ▪ ai_edge_torch.convert() にモデルとダミー入力を渡すだけ ▪ model.export() で.tfliteファイルとして保存できる https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/README.md#pytorch-converter Colabで動くnotebook もある AI 5
使い方（ちなみに） ai_edge_torch.convert() 後には、 TFLite runtimeで動く状態になっている 出力された.tfliteファイルは、 ai_edge_torch.load() で読み込むことができる https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/ai_edge_torch/model.py#L56-L142 を見ると、 edge_model（TfLiteModelクラス）は tensorflow.lite.Interpreter (TFLiteの既存のPython API）を使って実装されている AI 6
実験）timmのモデルをTFLite変換してみた ▪ ▪ 適当に選んだモデルを、ImageNet valからランダム抽出した5,000枚で評価 efficientformerv2はなぜか精度が大きく下がる🤔 モデル (from timm v1.0.9) top-1 (PT) top-1 (TFLite) resnet18.a1_in1k 73.94 73.94 convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k 84.82 84.82 tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k 84.42 84.42 efficientnet_lite0.ra_in1k 75.44 75.44 mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k 75.06 75.06 mobilenetv4_hybrid_medium.e200_r256_in12k_ft_in1k 83.04 83.04 maxvit_small_tf_224.in1k 84.54 84.54 efficientformerv2_s0.snap_dist_in1k 76.02 2.82 実装：https://github.com/motokimura/timm2tflite AI 7
どうやってPyTorchをTFLiteに変換しているのか？ AI 8
ai-edge-torchの PyTorch→TFLite 変換フロー PyTorch PyTorch ExportedProgram StableHLO TFLite AI https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/ai_edge_torch/convert/conversion.py#L76-L117 9
PyTorch → PyTorch ExportedProgram ▪ ExportedProgramは、PyTorchモデルを他の環境・バックエンドで効率的に 実行するための新しい中間表現 ▪ PyTorch 2.1で導入された torch.export.export() で生成できる ▪ torch.export.export() の内部ではTorchDynamoやtorch.fxが使われている https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/ai_edge_torch/convert/conversion.py#L90-L93 AI 10
PyTorch ExportedProgram → StableHLO ▪ ▪ ▪ StableHLOはMLモデルにおける高レベル演算（High-Level Operations）のセット 異なるMLフレームワーク（TensorFlow, JAX, PyTorch）および、 異なるMLコンパイラ間でポータブルなレイヤを提供する OpenXLA（ML compiler ecosystem）において、MLモデルの中間 表現的な役割を担う ▪ ▪ a-edge-torchでは、変換にtorch_xlaを利用している https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/ai_edge_torch/convert/conversion_utils.py AI Google Open Source Blog "OpenXLA is available now to accelerate and simplify machine learning" 11
StableHLO → TFLite ▪ ▪ StableHLOをtensorflowにマッピングし、saved_modelとして保存 tensorflow.lite.TFLiteConverter() でTFLiteを生成 https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/ai_edge_torch/convert/conversion_utils.py#L333-L421 AI 12
PyTorch（PT2E）で量子化したモデルの TFLite変換 AI 13
PyTorchで量子化したモデルのTFLite変換 ▪ PyTorch 2 Export (PT2E) Quantizationで量子化したPyTorchモデルも ai-edge-torchでTFLiteに変換できる ▪ ▪ TFLiteの既存の量子化APIもあるが、PyTorchの量子化の方が自由度が高い ▪ PyTorchでは学習時量子化（QAT: Quantization-aware training）も使える ▪ ▪ ちなみにPyTorchの量子化には、PT2E・FX Graph Mode・Eager Modeの3種 類があるが、ai-edge-torchでサポートされているのはPT2Eだけ AI 14
PyTorchで量子化したモデルのTFLite変換 学習済みモデルをPyTorchで量子化してTFLite変換する例： PyTorch（PT2E）で量子化をした後、 ai_edge_torch.convert() するだけ https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/main/docs/pytorch_converter/README.md#quantization AI 15
実験）timmのモデルを量子化してTFLite変換してみた ▪ ▪ 量子化の条件 ▪ get_symmetric_quantization_config(is_dynamic=False, is_per_channel=False) ▪ post-training static quantization ▪ weight: per-tensor, symmetric, MinMaxObserver ▪ activation: per-tensor, affine, HistogramObserver ▪ ランダムに選んだ512枚のtrain画像をキャリブレーションに使用 結果： ▪ efficientnet_lite0はTFLiteへの変換（PyTorch int8 → TFLite int8）で精度が大きく低下する🤔 ▪ p.7 の表のようにfp32ではPyTorch→TFLiteへの変換で精度に差が無かったことを考えると、量子化 パラメータの変換がうまくいっていない？ モデル (from timm v1.0.9) top-1 (PT fp32) top-1 (PT int8) top-1 (TFLite int8) resnet18.a1_in1k 73.94 68.70 67.96 efficientnet_lite0.ra_in1k 75.44 68.20 62.90 実装：https://github.com/motokimura/timm2tflite AI 16
実験）timmのモデルを量子化してTFLite変換してみた ▪ ▪ ▪ ▪ ▪ （PyTorch int8の時点で）精度低下が大きいので、weightの量子化をper-channelにしてみる ▪ get_symmetric_quantization_config(is_dynamic=False, is_per_channel=True) TFLite変換後、なぜか全てのconvのweightがtransposeされている🤔 そのせいなのか非常に遅い（TFLite fp32より遅い） issueによると、対応を検討しているが、当面はTFLiteの既存の量子化APIを使うか、ai-edge-quantizer という新しいTFLite用の量子化ライブラリを試してほしい、とのこと 現状では、PyTorch（PT2E）の量子化を使ってweightをper-channelで量子化すると速度が出ない resnet18のTFLite変換後のグラフの一部（左： per-tensor量子化、右： per-channel量子化） AI 17
ai-edge-torchの制約 AI 18
ai-edge-torchの制約 ▪ ▪ ▪ ▪ ▪ PyTorch ExportedProgramに変換できないモデルは変換できない Limitations of torch.export UltralyticsのYOLOが変換に失敗する関連issue: ▪ https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/issues/170 ExportedProgramより後の変換で失敗する場合、エラーの原因を特定するためのツー ルが提供されているので、その結果をissueに貼って下さいとのこと ▪ https://github.com/google-ai-edge/ai-edge-torch/blob/v0.2.0/docs/pytorc h_converter/README.md#error-during-exportedprogram-to-edge-model-lo wering AI 19
まとめ ▪ ai-edge-torchは、PyTorchモデルをTFLiteに変換するためのOSS ▪ モデルの中間表現としてPyTorch ExportedProgram・StableHLOを利用して おり、既存のONNX経由のモデル変換ツールよりも変換のカバレッジを向上 している ▪ PyTorch（PT2E）で量子化したモデルをTFLiteに変換することもできるが、 現状、モデルによっては変換後の精度低下が大きかったり、量子化の設定に よっては推論効率の悪いモデルが生成されたりすることがあるようなので注 意が必要 AI 20