Automatizando Otimizações de Inferência com o NVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy
Imagem gerada por Gemini AI
O TensorRT LLM da NVIDIA simplifica a implementação de motores de inferência de alto desempenho para grandes modelos de linguagem, reduzindo significativamente o trabalho manual normalmente associado à integração de novas arquiteturas. Esta ferramenta aumenta a eficiência dos desenvolvedores, permitindo uma implementação e otimização mais rápidas dos modelos, o que é fundamental para aplicações em tempo real em inteligência artificial.
NVIDIA Lança TensorRT LLM AutoDeploy para Otimização de Inferência Simplificada
A NVIDIA apresentou o TensorRT LLM AutoDeploy, uma ferramenta projetada para automatizar a implantação de motores de inferência de alto desempenho para grandes modelos de linguagem (LLMs). Este recurso visa reduzir significativamente o trabalho manual associado à otimização de arquiteturas de LLM, acelerando o processo de implantação para os desenvolvedores.
Principais Recursos do TensorRT LLM AutoDeploy
- Otimização Automática: A ferramenta analisa arquiteturas de modelos e conjuntos de dados para aplicar otimizações adequadas.
- Suporte a Vários Frameworks de Backend: Os desenvolvedores podem implantar modelos construídos em várias estruturas, incluindo TensorFlow e PyTorch.
- Ajustes em Tempo Real: Os usuários podem fazer ajustes em tempo real nas configurações de otimização com base nas necessidades de desempenho ou configurações de hardware.
Os primeiros usuários do TensorRT LLM AutoDeploy relataram métricas de desempenho aprimoradas, citando melhorias na velocidade de inferência e redução da latência. A automação das tarefas de otimização permite que as equipes se concentrem em aprimorar as capacidades do modelo, em vez de enfrentar desafios técnicos de implantação.
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📰 Fonte original: https://developer.nvidia.com/blog/automating-inference-optimizations-with-nvidia-tensorrt-llm-autodeploy/
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