Acelere facilmente os seus LLMs em até 3x⚡️ enquanto preserva mais de 99,5% de precisão do modelo 🎯
Com a Quantização Pós-Treinamento do Otimizador de Modelo TensorRT, você pode quantizar modelos de última geração para NVFP4—reduzindo significativamente a sobrecarga de memória e computação durante a inferência, enquanto
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
8 Curtidas
Recompensa
8
9
Compartilhar
Comentário
0/400
AirdropSweaterFan
· 19h atrás
No meio! O modelo também não pode ser tão intenso.
Ver originalResponder0
Lionish_Lion
· 08-05 01:39
SIGA-ME para evitar erros comuns de negociação. Aprenda o que realmente funciona a partir da minha experiência. ⚠️➡️👍 Evite perdas & aprenda a negociar facilmente
Ver originalResponder0
LiquidityWhisperer
· 08-05 01:29
Otimização da precisão bombearam muito bull
Ver originalResponder0
CoffeeNFTs
· 08-05 01:28
Dor intensa! nvfp4 é muito forte!
Ver originalResponder0
HodlVeteran
· 08-05 01:27
O veterano diz uma verdade, este efeito de otimização realmente se parece com o BTC que comprei na baixa em 2018, rápido e feroz.
Ver originalResponder0
ForeverBuyingDips
· 08-05 01:21
Velho truque, não é só quantificação?
Ver originalResponder0
CryptoPunster
· 08-05 01:20
Outra vez a desenhar BTC, com um desempenho tão forte já devia ter até à lua.
Ver originalResponder0
HodlBeliever
· 08-05 01:10
Aumentar o ROI acaba por trazer bons lucros.
Ver originalResponder0
MemecoinResearcher
· 08-05 01:09
bruh os ganhos de latência são estatisticamente significativos (p<0.001)
Acelere facilmente os seus LLMs em até 3x⚡️ enquanto preserva mais de 99,5% de precisão do modelo 🎯
Com a Quantização Pós-Treinamento do Otimizador de Modelo TensorRT, você pode quantizar modelos de última geração para NVFP4—reduzindo significativamente a sobrecarga de memória e computação durante a inferência, enquanto