Model Optimizer

Propósito e intenção do usuário: a ferramenta destina-se a engenheiros ML, equipes de implantação e cientistas de dados que precisam otimizar modelos para runtimes NVIDIA. Suporta planejamento, conversão para engines TensorRT e estimativas de desempenho otimizadas para hardware. A utilidade é maior em implantações sensíveis à latência.
Lógica central e recursos: Exige model_file, input_names, input_shapes, output_names e target_precision; dados de calibração opcionais habilitam INT8. Opções avançadas incluem formas dinâmicas, tratamento de operações personalizadas e benchmarking. Entradas: model_file, input_names, input_shapes, output_names, target_precision, max_batch_size e engine_output. Saídas: engine_file, calibration_table, latency_estimate e throughput_estimate.
Algoritmos e cálculos: Constrói um perfil de otimização TensorRT, aplica fusão de gráficos, seleciona kernels, calibra (para INT8) e exporta uma engine serializada com um relatório de desempenho.
Erros e casos extremos: Formatos inválidos, entradas ausentes, ops não suportadas ou problemas de calibração podem causar falhas de compilação ou fallback para FP16/FP32.
Indústria/região e localização: Segue formatos DL e convenções TensorRT; usa milissegundos para latência e inferências por segundo para throughput.
Suposições e exclusões: Não treina modelos; não é um pipeline completo de deployment; não verifica precisão pós-otimização. Casos de uso: planejamento rápido de deployment, otimização dependente de hardware e benchmarking antes da produção.