यह एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल है. इसकी मदद से, एमएल मॉडल और ग्राफ़ का विश्लेषण किया जा सकता है. साथ ही, डिवाइस पर टारगेट करने के लिए, मॉडल को तेज़ी से डिप्लॉय किया जा सकता है.
एज डिवाइसों की सीमाओं की वजह से, मॉडल को बेहतर तरीके से चलाने से पहले, उन्हें बदलने और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए अक्सर अतिरिक्त चरणों की ज़रूरत पड़ती है. मॉडल को समझने और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए टारगेट की पहचान करने के सबसे असरदार तरीकों में से एक विज़ुअलाइज़ेशन है.
कन्वर्ज़न
क्वांटाइज़ेशन
ऑप्टिमाइज़ेशन
मॉडल एक्सप्लोरर की, एक साथ तुलना करने की सुविधा की मदद से, कन्वर्ज़न से जुड़ी समस्याओं का पता लगाना आसान हो जाता है. ग्राफ़ को लेयर के हिसाब से नेविगेट करें. इसके लिए, सेक्शन को बड़ा और छोटा करें.
ज़रूरत के हिसाब से, ग्राफ़ के अंदर मौजूद इंटरनल स्ट्रक्चर और कनेक्शन की जांच करें.
मॉडल एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करके, उन ऑपरेशन की पहचान करें जिन पर क्वांटाइज़ेशन का असर पड़ा है. क्वालिटी में गिरावट का पता लगाने के लिए, गड़बड़ी की मेट्रिक के हिसाब से ऑपरेशन को क्रम से लगाएं. साथ ही, हर लेयर के बारे में अहम जानकारी पाएं. इसके अलावा, मॉडल के साइज़ और क्वालिटी के बीच सही समझौता करने के लिए, क्वांटाइज़ेशन के अलग-अलग नतीजों की तुलना करें.
अपने बेंचमार्किंग और डीबगिंग टूल से मिले आउटपुट को बेहतर तरीके से समझने के लिए, मॉडल एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करें. यह जानें कि कौनसे ऑपरेशन जीपीयू पर चलाए जा सकते हैं. साथ ही, ऑपरेशन को इंतज़ार के समय के हिसाब से क्रम में लगाएं और हर ऑपरेशन की परफ़ॉर्मेंस की तुलना, सभी ऐक्सेलरेटर के बीच करें.
बड़े मॉडल के लिए सहायता
मॉडल एक्सप्लोरर को बड़े मॉडल को आसानी से रेंडर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. क्या आपके पास हज़ारों नोड हैं? कोई बात नहीं. जीपीयू पर आधारित रेंडरिंग इंजन, बहुत बड़े मॉडल को भी आसानी से रेंडर कर सकता है. साथ ही, Model Explorer में लेयर को फ़ाइलों और फ़ोल्डर के सिस्टम की तरह छोटा करने का यूनीक तरीका है. इसका मतलब है कि इसमें नेविगेट करना तेज़ और आसान है.
तेज़ी से काम करने में मदद करने वाली सुविधाएं
खोजें
स्प्लिट व्यू
डेटा ओवरले
रेगुलर एक्सप्रेशन पर आधारित बेहतर खोज की सुविधा से, आपको खास नोड ढूंढने, फ़िल्टर करने, और हाइलाइट करने में मदद मिलती है.
आसानी से तुलना करने के लिए, एक ही टैब में मॉडल को अगल-बगल लोड करें.
मॉडल एक्सप्लोरर में, कस्टम और नोड के हिसाब से डेटा लोड करें. इससे, अपने मॉडल के हॉटस्पॉट और अन्य समस्याओं की तुरंत पहचान की जा सकती है.
.png फ़ॉर्मैट में एक्सपोर्ट करना
बुकमार्क करना
मेटाडेटा को आसानी से ऐक्सेस करना
अपनी टीम के साथ शेयर करने के लिए, बटन पर क्लिक करके ग्राफ़ की इमेज एक्सपोर्ट करें.
बुकमार्क जोड़कर, अपनी जगह की जानकारी को ग्राफ़ में सेव करें. इससे, एक से दूसरी जगह पर जाने में आसानी होती है.
टेंसर के आकार देखें, इनपुट और आउटपुट को ट्रैक करें, एक जैसी लेयर को हाइलाइट करें, चाइल्ड नोड की संख्या देखें वगैरह.
मॉडल एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करने के दो तरीके
इसे स्थानीय तौर पर चलाना
इसे Colab notebook में चलाना
अपनी लोकल मशीन पर Model Explorer सेट अप करने के लिए, GitHub पर इंस्टॉल करने के आसान निर्देशों का पालन करें. यह ब्राउज़र विंडो में चलता है और आपका सारा डेटा स्थानीय तौर पर सेव रहता है.
यह Linux, Mac, और Windows पर काम करता है.
मॉडल एक्सप्लोरर, Colab में अच्छी तरह से काम करता है. इसका मतलब है कि इसे मॉडल डेवलपमेंट के अपने मौजूदा वर्कफ़्लो में इंटिग्रेट किया जा सकता है. डेमो नोटबुक आज़माएं या इसे अपनी नोटबुक में जोड़ने के लिए, इंस्टॉल करने के निर्देश का पालन करें.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-01-13 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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. |"]]
