Гарантия возврата
Вернем деньги, если что-то пойдет не так.
Как это работает?
Иван
Иван
Верифицированный пользователь
Чат откроется после оплаты
Стоимость услуги
2 990 rub

Срок выполнения

3 дня

Гарантия возврата
Вернем деньги, если что-то пойдет не так.
Как это работает?
Магазин услуг → Программирование → Python
Иван
Иван
Верифицированный пользователь

Ускорю нейросеть через TensorRT — рост FPS в 3–5 раз (FP16/INT8), бенчмарк до/после

Ускорю вашу PyTorch- или ONNX-модель (YOLO, детектор, классификатор, сегментатор) через TensorRT. Конвертирую модель в оптимизированный движок с квантизацией FP16 или INT8 — типичный результат 3–5× прирост FPS без заметной потери точности. Что входит в услугу: 1. Экспорт модели в TensorRT-движок (FP16) под ваше целевое железо. 2. Замер скорости и точности до/после на эталонных данных. 3. INT8-квантизация с калибровкой (когда нужен максимум скорости). 4. Готовый скрипт инференса и инструкция по запуску. Стек: TensorRT 10, ONNX, PyTorch 2.x, CUDA, профилирование через Nsight. Работаю с детекцией, классификацией, сегментацией, OCR. Базовый пакет включает FP16- и INT8-вариант с отчётом по приросту.

Заказчик получит:

TensorRT-движок (.engine/.plan), скрипт инференса .py, отчёт-бенчмарк (PDF/MD)

До начала работы заказчик должен предоставить:

1. Файл модели (.pt / .onnx) или ссылка на репозиторий. 2. Пример входных данных и нужный размер входа. 3. Модель GPU, на которой будет работать инференс (RTX, Jetson, T4 и т.п.). 4. Для INT8 — небольшой калибровочный набор (100–500 изображений).
Развернуть
9
Опубликована: 16.08.26 в 15:58 Обновлена: 18.08.26 в 15:15
9
Опубликована: 16.08.26 в 15:58 Обновлена: 18.08.26 в 15:15
Другие услуги фрилансера
Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie