Преобразование квантованного чекпойнта в движок NVIDIA TensorRT связывает оптимизацию модели с её дальнейшим развёртыванием в продакшене. За счёт этого inference выполняется быстрее, растёт пропускная способность, а GPU при масштабировании используются эффективнее.
В материале говорится, что ранее был получен высококачественный FP8-quantized чекпойнт Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) с помощью NVIDIA TensorRT Model Optimizer. Преобразование такого чекпойнта в движок NVIDIA TensorRT рассматривается как следующий шаг к практическому применению оптимизированной модели.
Ключевые факты
Преобразование квантованного checkpoint в движок NVIDIA TensorRT описывается как способ связать оптимизацию модели с ее развертыванием в production.
Такой подход позволяет добиться более быстрого inference, более высокой пропускной способности и более эффективного использования GPU при масштабировании.
В предыдущем материале был получен FP8‑квантованный checkpoint модели Contrastive Language‑Image Pretraining (CLIP) с использованием NVIDIA TensorRT Model Optimizer.