モデル量子化

Outcome：Complete the task with モデル量子化 (Model Quantization)。 User context：エンジニアはFP16モデルをINT8に変更し、キャリブレーションサンプルと精度テストで確認します。許容される以上の品質を失うことなく、メモリと遅延の制限を満たさなければなりません。単にパラメータを削除するだけでは量子化ではありません。 AI method or concept：モデル量子化 (Model Quantization)。 Why it fits：モデルを小さくするか高速化する方法として低い桁精度が使用されるときにこの用語を使用します。 Do not use it when：対象ハードウェアをテストして品質がどの程度変わったかを確認するまで、速度向上を約束しないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：単一の公式標準が全体の用語を管理するわけではありません。その意味はチーム、プラットフォーム、またはフレームワークによって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.