Model Optimizer

Formål & brukerinntensjon: Verktøyet henvender seg til ML-ingeniører, implementeringsteam og dataforskere som må optimalisere modeller for NVIDIA-runtime. Det støtter planlegging, konvertering til TensorRT-motorer og maskinvaretilpasset ytelsesestimering. Nytten oppstår spesielt ved latency-kritiske utrullinger.
Kjerne-logikk & funksjoner: Krever model_file, input_names, input_shapes, output_names og target_precision; valgfri kalibreringsdata muliggjør INT8. Avanserte alternativer inkluderer dynamiske former, håndtering av tilpassede operasjoner og benchmarking. Inndata: model_file, input_names, input_shapes, output_names, target_precision, max_batch_size og engine_output. Utdata: engine_file, calibration_table, latency_estimate og throughput_estimate.
Algoritmer & beregninger: Bygger et TensorRT-optimeringsprofil, bruker graf-fusjon, velger kjerner, kalibrerer (for INT8) og eksporterer en serialisert engine med en ytelsesrapport.
Feil & kanttilfeller: Ugyldige formater, manglende inputs, ikke-støttede ops eller kalibreringsproblemer kan forårsake byggfeil eller fallback til FP16/FP32.
Bransje/region & lokalisering: Følger DL-modell-formater og TensorRT-konvensjoner; bruker millisekunder til latens og inferanser per sekund til throughput.
Antagelser & eksklusjoner: Trener ikke modeller; ikke en full deploy-pipeline; verktøyet verifiserer ikke post-optimiseringsnøyaktighet. Bruksområder: rask deployment-planlegging, maskinvare-nær optimering og benchmarking før produksjon.