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。
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。
Novita AIがSGLangを用いたGLM4-MoEモデルの本番環境向け最適化を開発し、Shared Experts FusionやSuffix Decodingの統合により、エージェントコーディングワークロードでTTFTを最大65%削