Model Quantization: Turn FP8 Checkpoints into High-Performance Inference Engines with NVIDIA TensorRT
Di cosa parla
Si spiega come trasformare checkpoint di modelli salvati in un formato a precisione ridotta in motori d’esecuzione progettati per funzionare molto velocemente, utilizzando lo strumento di NVIDIA chiamato TensorRT. L’articolo descrive procedure e scelte pratiche per ottenere esecuzione efficiente dei modelli e fa parte di una serie in tre parti sulla quantizzazione dei modelli.
Cosa permette di osservare
Permette di esplorare quali passaggi e decisioni servono per convertire modelli salvati in versioni più snelle ed eseguirli rapidamente con strumenti NVIDIA, e in quali casi questa conversione viene presa in considerazione.
Dalla fonte
This post is the third of a three-part series. See also Model Quantization: Concepts, Methods, and Why It Matters and Model Quantization: Post-Training...