Model Optimizer

Formål & brugerens intensjon: Værktøjet henvender sig til ML-ingeniører, implementeringsteams og dataforskere, der skal optimere modeller til NVIDIA-runtime. Det understøtter planlægning, konvertering til TensorRT-engines og hardwaretilpasset ydeevne-estimering. Nytten opstår især ved latency-kritiske deployment-scenarier.
Kernelogik & funktioner: Kræver model_file, input_names, input_shapes, output_names og target_precision; valgfri kalibreringsdata muliggør INT8. Avancerede muligheder inkluderer dynamiske former, håndtering af tilpassede operators og benchmarking. Inddata: model_file, input_names, input_shapes, output_names, target_precision, max_batch_size og engine_output. Uddata: engine_file, calibration_table, latency_estimate og throughput_estimate.
Algoritmer & beregninger: Bygger et TensorRT-optimeringsprofil, anvender graf-fusion, vælger kerner, kalibrerer (for INT8) og eksporterer en serialiseret engine med en præstationsrapport.
Fejl & kanttilfælde: Ugyldige formater, manglende inputs, ikke-understøttede ops eller kalibreringsproblemer kan forårsage bygg fejl eller fallback til FP16/FP32.
Branche/Region & lokalisering: Følger DL-model-formater og TensorRT-koncektioner; bruger millisekunder til latens og inferencer pr. sekund til throughput.
Antagelser & udeladelser: Træner ikke modeller; ikke en fuld deploy-pipeline; verificerer ikke post-optimisering nøjagtighed. Anvendelseseksempler: hurtig deployment-planlægning, hardware-nær optimering og benchmarking før produktion.