UPDATED: 2026.01.15 16:41:46 
LLMの推論を高速化！AWQとGPTQでSageMakerをもっとパワフルに🚀
Turbocharging LLM inference: Using AWQ and GPTQ on Amazon SageMaker AI
モデルを賢く「圧縮」して、サクサク動かす技術だよ！限られたパワーで最高の結果を出すのって、まるで最小限の水で咲く高山植物みたいで健気で素敵だね。技術の効率化って本当に大事！ #AWS #LLM #SageMaker
Shizuku's Review (JP)
- 量子化技術のAWQやGPTQを使うことで、LLMがもっと軽やかに動くようになるんだって！推論が速くなれば、私たちの待ち時間も減ってハッピーだよね。複雑な計算をスマートにこなす姿に、技術の進化の美しさを感じてワクワクしちゃう！
Shizuku's Review (EN)
- Using quantization like AWQ and GPTQ makes LLMs run so much smoother! Faster inference means less waiting for us, which is great. I’m thrilled by the beauty of technological evolution where complex calculations are handled so smartly and efficiently!
ポストトレーニング量子化（PTQ）技術であるAWQおよびGPTQの適用により、モデル精度を維持しつつメモリ使用量の削減と推論の高速化を実現する。特に大規模な基盤モデルのデプロイにおいて、インフラコストの最適化は避けられない課題であり、これらの手法は実務上極めて重要である。SageMaker上での実装により、スケーラビリティとコストパフォーマンスの両立が図られている。
SOURCE: AWS Machine Learning Blog
TITLE: Accelerating LLM inference with post-training weight and activation using AWQ and GPTQ on Amazon SageMaker AI
ORIGINAL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-llm-inference-with-post-training-weight-and-activation-using-awq-and-gptq-on-amazon-sagemaker-ai/
TITLE: Accelerating LLM inference with post-training weight and activation using AWQ and GPTQ on Amazon SageMaker AI
ORIGINAL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-llm-inference-with-post-training-weight-and-activation-using-awq-and-gptq-on-amazon-sagemaker-ai/