Compilación y cuantización de modelos para GPU NVIDIA — hasta 5x speedup sobre PyTorch nativo
TensorRT compila modelos ONNX para el hardware GPU específico del servidor, aplicando fusión de capas, cuantización FP16/INT8 y otras optimizaciones que reducen la latencia hasta 5x.
Aplicar a todos los modelos ML antes del despliegue en producción en servidores con GPU NVIDIA.
pip install tensorrt.import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # Activar FP16
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file('model.onnx')
engine = builder.build_serialized_network(network, config)
with open('model.trt', 'wb') as f: f.write(engine)
perf_analyzer.trtexec — herramienta CLI de diagnóstico incluida en TensorRT.36:["$","$L3d",null,{"content":"$3e","frontMatter":{"name":"tensorrt_onnx","description":"Compilación y cuantización de modelos para GPU NVIDIA — hasta 5x speedup sobre PyTorch nativo","type":"Tool","priority":"Esencial","mode":"Self-hosted"}}]