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大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩は、多様なモデルアーキテクチャーが日々開発され、エコシステムの急成長に貢献している。これらのより大きなモデルは、新しい機能とユースケースを解き放ち、さまざまな業界での広範な採用につながっている。LLMの推論は、データセンターの状況を変革している。企業はパフォーマンスの向上と精度の向上による恩恵を受け、その結果、総所有コスト（TCO）が向上する。これらのモデルの革新により顧客エクスペリエンスが向上し、ひいては収益と利益の増加につながる。ただし、推論展開プロジェクト中に最先端のLLMを使用して最高のパフォーマンスを達成するには、課題がないわけではない。最適化が自動的に行われることはほとんどなく、ユーザーは並列処理、エンドツーエンドのパイプライン、高度なスケジューリング技術などの微調整要素を考慮する必要がある。さらに、精度を損なうことなく混合精度を処理できるコンピューティングプラットフォームが不可欠だ。 「TensorRT-LLM」はこれらの課題に対する解決策を提供する。これには、TensorRT’s Deep Learning Compiler、最適化されたカーネル、前処理および後処理、およびマルチGPU/マルチノード通信が含まれる。これらは全て、運用環境で推論するためのLLMを定義、最適化、実行するためのシンプルなオープンソースPython APIにパッケージ化されている。NVIDIA TensorRT-LLMは現在早期アクセスが提供されており、まもなくNVIDIA NeMoフレームワークに統合される予定だ。これにより、開発者や研究者は、NGC上のNeMoフレームワークまたはGitHub上のソースリポジトリーを通じてTensorRT-LLMにアクセスできるようになる。