Quantification de modèles : transformer des checkpoints FP8 en moteurs d'inférence haute performance avec NVIDIA TensorRT

NVIDIA publie un guide technique sur la conversion de checkpoints quantifiés en FP8 vers des moteurs TensorRT prêts pour la production. Le processus, illustré avec un modèle CLIP quantifié via TensorRT Model Optimizer, vise à améliorer le débit d'inférence et l'efficacité GPU à grande échelle. Cette étape constitue le maillon entre l'optimisation des modèles et leur déploiement industriel.