Inference engineering / 02
LLM Optimization
Оптимизация 70B-моделей и кастомное 3-bit квантование для NVIDIA H200.
Проблема
Большая модель становится продуктом только тогда, когда качество, память, задержка и пропускная способность соответствуют реальной среде инференса.
Контекст и ограничения
Работа охватывает 70B-класс моделей, NVIDIA H200, tensor parallelism, KV-cache, vLLM и кастомное 3-bit квантование. Закрытые benchmark-данные не публикуются.
Мой вклад
Inference engineering на уровне представления весов, квантования, раскладки runtime и конфигурации serving.
Опубликован класс задачи и технический контур. Внутренние модели, данные и точные показатели раскрываются только после согласования.
Публичный контур решения
- 01 Веса модели
- 02 Квантование
- 03 Tensor-parallel layout
- 04 vLLM и KV-cache
- 05 Benchmark
Ключевые инженерные решения
Качество измеряется вместе со скоростью
Экономия памяти не считается успехом без проверки деградации модели.
Оптимизация под реальную нагрузку
Конфигурация опирается на конкретный ускоритель, длины контекста и конкурентность.
Воспроизводимые эксперименты
Версии весов, runtime и параметров benchmark должны фиксироваться вместе.
Результат
Публичный proof point: работа с 70B-классом, NVIDIA H200 и кастомным 3-bit представлением.
Что улучшить сейчас
Опубликовать воспроизводимую матрицу качества, latency, throughput, VRAM и энергопотребления.
Обсудить похожую задачу