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AIモデルの利用は急速に拡大しており、その多様性もまた増しています。同じアーキテクチャのモデルであっても異なるランタイム環境で実行すると、驚くほどのパフォーマンスの違いが現れることがあります。これは主にモデル変換やランタイム、ハードウェアへの最適化によるものです。
モデル変換とは、同じ機能や結果を提供する異なる形式のAIモデルへの変換を指します。例えば、TensorFlowからONNXへの変換や、PyTorchからTensorRTへの変換などがあります。これは、異なるフレームワークやハードウェアでの利用を可能にするものであり、効率的なリソース利用や高速な推論が期待されます。
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