NVIDIA/Model-Optimizer

A unified library of SOTA model optimization techniques like quantization, distillation, pruning, neural architecture search, speculative decoding, etc. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks like TensorRT-LLM, TensorRT, vLLM, etc. to optimize inference speed.

NVIDIA Model Optimizer (ModelOpt)

무엇인가요 – NVIDIA에서 제공하는 오픈소스 Python 라이브러리로, 최신 모델 최적화 기술(양자화, 프루닝, NAS, 증류, 사전 추론, 희소성)을 통합하고 Hugging Face, PyTorch, 또는 ONNX 모델에 적용할 수 있는 통합 API를 제공합니다. 출력은 NVIDIA의 배포 스택(TensorRT‑LLM, TensorRT, vLLM, SGLang 등)에서 빠른 추론이 가능한 최적화된 체크포인트입니다.

주요 기능

기술 기능 일반적인 이점
훈련 후 양자화 (PTQ) 모델 크기 2~4배 감소, 메모리 대역폭과 지연 시간 감소 정확도 손실이 거의 없이 빠른 추론
양자화 인식 훈련 / 증류 (QAT) 양자화된 모델을 미세 조정하여 정확도 회복 FP8, NVFP4와 같은 강력한 저정밀도 형식을 유지하면서 품질 유지
프루닝 중요하지 않은 가중치나 전체 채널 제거 더 작은 메모리 사용량과 높은 처리량
증류 큰 "선생님" 모델을 모방하는 작은 "학생" 모델 훈련 선생님 모델의 대부분 성능을 유지한 배포 가능한 모델
사전 추론 미리 추가 토큰을 예측하는 드래프트 모델 훈련 LLM의 토큰 생성 지연 시간 감소
희소성 0이 아닌 파라미터와 위치만 저장 추가적인 메모리/계산 절약

일반적인 워크플로우

  1. 입력 – Hugging Face, PyTorch, 또는 ONNX 형식의 모델 제공.
  2. 조합 – Python API(또는 제공된 예제)를 사용해 기술을 연결 (예: 프루닝 → 증류 → QAT → PTQ).
  3. 내보내기 – TensorRT‑LLM, vLLM, SGLang, 또는 NVIDIA의 Megatron‑Bridge와 같은 하위 런타임에서 직접 로드 가능한 양자화 체크포인트 생성.

설치

# PyPI에서 안정 버전 (모든 선택적 종속성 포함)
pip install -U nvidia-modelopt[all]

개발용 또는 최신 기능 사용 시:

git clone https://github.com/NVIDIA/Model-Optimizer.git
cd Model-Optimizer
pip install -e .[dev]

ModelOpt이 사전 설치된 컨테이너 이미지도 nvcr.io에서 이용 가능합니다.

문서 및 리소스

  • 전체 문서: https://nvidia.github.io/Model-Optimizer
  • 각 기술의 빠른 시작 튜토리얼은 examples/에 있습니다 (예: hf_ptq, pruning, speculative_decoding).
  • 인기 있는 LLM/VLM용 사전 양자화 체크포인트는 Hugging Face에 호스팅되어 있습니다 (README의 컬렉션 링크 참조).
  • 로드맵, 벤치마크, 변경 내역은 리포지토리에서 링크되어 있습니다.

누가 사용해야 하나요

  • NVIDIA GPU에서 대규모 언어 또는 비전 모델을 배포하면서 추가 처리량을 확보하거나 메모리 사용량을 줄이고 싶은 엔지니어.
  • 저정밀도 형식(FP8, NVFP4)이나 모델 압축 파이프라인을 실험하는 연구자.
  • 이미 NVIDIA의 추론 스택(TensorRT, TensorRT‑LLM, Megatron‑Bridge)을 사용하고 있으며, 모델 준비를 위한 단일 라이브러리를 원하는 팀.

라이선스 – Apache 2.0 (see LICENSE).

인용 – 학술용으로 바로 복사 가능한 BibTeX 항목이 제공됩니다.


위 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져왔으며, 외부 가정은 전혀 추가하지 않았습니다.

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