Az Nvidia számos nyílt forráskódú szoftvert kínál, köztük a TensorRT-t, amely a gépi tanulási modelleket optimalizálja és teszi gyorsabbá Nvidia GPU-kon.
Ebben a bemutatóban gyakorlati példán keresztül ismerkedhetünk meg azzal, hogy pontosan hogyan működik a TensorRT, milyen lépéseken keresztül lehet telepíteni és használni egy helyi gépen. Külön figyelmet kap, hogy a telepítéshez Docker-környezetet használunk, ami megkönnyíti az indulást akár Ubuntu rendszeren is.
Felmerül a kérdés: miben javítja a TensorRT a különböző modellek – így például transformer modellek – futtatását, és miként tudja mindezt egyszerűen előkészíteni egy fejlesztő a saját rendszerén, legyen szó akár Hugging Face-ről letöltött modellekről. A videó végigveszi, miként optimalizálható egy konkrét modell például a Mistrol 7B Instruct használatával, és részletesen bemutatja, milyen parancsok, lépések és statisztikai visszajelzések kísérik a folyamatot.
A bemutató során olyan gyakorlati kérdésekre is kitér, mint például a GPU teljesítményének kiaknázása, a memória- és futási idő optimalizálása, illetve a TensorRT előnyei a gyors és hatékony modell-inferálásban éles környezetben.
Végül betekintést nyújt abba is, hogy miként lehet valós idejű kiszolgálást beállítani TensorRT-vel, akár Triton inference szerverrel kombinálva, s ezzel kulcsfontosságú témákat is boncolgat a gépi tanulási modellek vállalati szintű bevezetéséhez.
