Автоматизация оптимизации вывода с помощью NVIDIA TensorRT LLM AutoDeploy
Изображение создано Gemini AI
TensorRT от NVIDIA упрощает развертывание высокопроизводительных движков вывода для больших языковых моделей, значительно сокращая ручной труд, обычно связанный с интеграцией новых архитектур. Этот инструмент повышает эффективность разработчиков, позволяя быстрее реализовывать и оптимизировать модели, что особенно важно для приложений в области искусственного интеллекта, требующих работы в реальном времени.
NVIDIA запускает TensorRT LLM AutoDeploy для упрощенной оптимизации вывода
NVIDIA представила TensorRT LLM AutoDeploy, инструмент, предназначенный для автоматизации развертывания высокопроизводительных движков вывода для больших языковых моделей (LLM). Эта функция нацелена на значительное сокращение ручного труда, связанного с оптимизацией архитектур LLM, ускоряя процесс развертывания для разработчиков.
Ключевые особенности TensorRT LLM AutoDeploy
- Автоматическая оптимизация: Инструмент анализирует архитектуры моделей и наборы данных для применения подходящих оптимизаций.
- Поддержка нескольких бэкенд-фреймворков: Разработчики могут развертывать модели, созданные на различных фреймворках, включая TensorFlow и PyTorch.
- Настройки в реальном времени: Пользователи могут вносить изменения в настройки оптимизации в зависимости от требований к производительности или конфигураций оборудования.
Ранние пользователи TensorRT LLM AutoDeploy сообщили об улучшении показателей производительности, отмечая увеличение скорости вывода и сокращение задержек. Автоматизация задач оптимизации позволяет командам сосредоточиться на совершенствовании возможностей моделей, а не на технических проблемах развертывания.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://developer.nvidia.com/blog/automating-inference-optimizations-with-nvidia-tensorrt-llm-autodeploy/
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.