量化感知训练に関するニュース

単一H200での1TBモデルデプロイ：INT4 QAT RLエンドツーエンド実践

SGLang RLチームがINT4量子化認識トレーニング（QAT）のエンドツーエンドソリューションを実現し、約1TB規模のモデルを単一H200 GPUでのデプロイを可能にしました。