Легко прискорте свої LLM до 3 разів⚡️, зберігаючи понад 99,5% точності моделі 🎯
За допомогою посттренувальної квантизації оптимізатора моделей TensorRT ви можете квантизувати моделі світового рівня до NVFP4, що значно зменшує використання пам'яті та обчислювальні витрати під час інференції, тоді як
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
9
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropSweaterFan
· 9год тому
Середина! Моделі також не повинні так сильно закручуватись
Переглянути оригіналвідповісти на0
Lionish_Lion
· 08-05 01:39
СЛІДКУЙ ЗА МНОЮ, щоб уникнути поширених помилок у торгівлі. Дізнайся, що насправді працює з мого досвіду. ⚠️➡️👍 Уникай втрат і вчися торгувати легко
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidityWhisperer
· 08-05 01:29
оптимізація точності пампнула бик
Переглянути оригіналвідповісти на0
CoffeeNFTs
· 08-05 01:28
Сильно неприємно! nvfp4 занадто сильний!
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlVeteran
· 08-05 01:27
Старий птах скаже справедливе слово, цей оптимізаційний ефект дійсно схожий на BTC, який я купував просадку в 18 році, і швидкий, і потужний.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForeverBuyingDips
· 08-05 01:21
Старий трюк, хіба це не кількісне?
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoPunster
· 08-05 01:20
Знову малюють BTC, продуктивність така потужна, давно вже до місяця.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlBeliever
· 08-05 01:10
Підвищення ROI дійсно приносить чимало прибутків.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MemecoinResearcher
· 08-05 01:09
брат, затримка виграшів є статистично значущою (p\u003c0.001)
Легко прискорте свої LLM до 3 разів⚡️, зберігаючи понад 99,5% точності моделі 🎯
За допомогою посттренувальної квантизації оптимізатора моделей TensorRT ви можете квантизувати моделі світового рівня до NVFP4, що значно зменшує використання пам'яті та обчислювальні витрати під час інференції, тоді як