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AWS NeuronでLLMをINT8量子化してメモリ削減＋高速化する手順

AWS Inferentia2でLlama-3.1-8BをINT8量子化すると、メモリ使用量が約24%削減でき、推論速度も約24%向上します。本記事はNeuronx Distributed Inferenceの量子化APIを使った具体的な実装手順を、環境構築からベンチマーク実行まで実装コード付きで詳解しており、AWS NeuronでのLLM最適化方法を実践的に習得できます。