Прямой вопросFlameTree
Квантизация языковой модели
FlameTree Technical: Agents, NLP, LLM и Python backend
К понятиям
LLM inference и serving
Квантизация
Снижение разрядности весов и активаций ради памяти и скорости с контролем качества.
quantizationINT8INT4W8A8W4A16
Показаны только вручную проверенные связи. Частотность появится после полного покрытия раздела. Проверка от 2026-07-16.
Что нужно уметь
- Сравнить PTQ и QAT
- Объяснить W8A8 и W4A16
Как эту тему спрашивают
Канонические типы вопроса объединяют разные формулировки, но каждая ссылка ведёт на конкретный вопрос из интервью.
Что должно быть в ответе
- Веса и активации
- PTQ и QAT
- Чувствительные слои
Прямой вопросHuawei
Схемы W8A8 и W4A16
Huawei: Техническое собеседование
Прямой вопросApriori
LLM математические вычисления и квантование памяти для модели 72B
Apriori: Техническое собеседование
Прямой вопросNavio
TensorRT, ONNX, оптимизация графа и квантование
Navio: Техническое собеседование
Прямой вопросCIAN
Сжатие модели и катастрофическое забывание
CIAN: Техническое собеседование
Прямой вопросInfomediji
CV-модель на edge-устройстве
Infomediji: CV, VR-видео, сегментация и запуск на edge-устройствах
Что должно быть в ответе
- Разрядность весов
- Разрядность активаций
- Поддержка ядер и качество
Прямой вопросHuawei
Схемы W8A8 и W4A16
Huawei: Техническое собеседование
Прямой вопросApriori
LLM математические вычисления и квантование памяти для модели 72B
Apriori: Техническое собеседование