Automatización de optimizaciones de inferencia con NVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy

NVIDIA Lanza TensorRT LLM AutoDeploy para Optimización de Inferencia Simplificada

NVIDIA ha presentado TensorRT LLM AutoDeploy, una herramienta diseñada para automatizar el despliegue de motores de inferencia de alto rendimiento para grandes modelos de lenguaje (LLMs). Esta función tiene como objetivo reducir significativamente el trabajo manual asociado con la optimización de arquitecturas de LLM, acelerando el proceso de despliegue para los desarrolladores.

Características Clave de TensorRT LLM AutoDeploy

• Optimización Automática: La herramienta analiza las arquitecturas de modelos y conjuntos de datos para aplicar optimizaciones adecuadas.
• Soporte para Múltiples Frameworks de Backend: Los desarrolladores pueden desplegar modelos construidos en varios frameworks, incluidos TensorFlow y PyTorch.
• Ajustes en Tiempo Real: Los usuarios pueden realizar ajustes en tiempo real a las configuraciones de optimización según las necesidades de rendimiento o configuraciones de hardware.

Los primeros usuarios de TensorRT LLM AutoDeploy han reportado métricas de rendimiento mejoradas, citando mejoras en la velocidad de inferencia y reducción de latencia. La automatización de tareas de optimización permite que los equipos se concentren en perfeccionar las capacidades del modelo en lugar de enfrentar desafíos técnicos de despliegue.