{"id":18672,"date":"2026-09-14T22:38:22","date_gmt":"2026-09-14T15:38:22","guid":{"rendered":"https:\/\/droneth.or.th\/?p=18672"},"modified":"2026-09-14T22:38:22","modified_gmt":"2026-09-14T15:38:22","slug":"tensorrt-model-connect","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/droneth.or.th\/ko\/tensorrt-model-connect\/","title":{"rendered":"NVIDIA TensorRT Model Connect \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07 Hugging Face checkpoint \u0e2a\u0e39\u0e48 C++ inference \u0e43\u0e19 2 \u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07"},"content":{"rendered":"

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e32\u0e27\u0e19\u0e4c\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14 checkpoint \u0e08\u0e32\u0e01 Hugging Face<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23 C++ \u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 export \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 NVIDIA<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14 public preview \u0e02\u0e2d\u0e07 TensorRT Model Connect (TRTMC)<\/strong> \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 open source \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01 Hugging Face \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48 TensorRT inference \u0e41\u0e1a\u0e1a native C++ \u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 2 \u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07<\/strong> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 ONNX<\/strong> \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19<\/p>\n

\"NVIDIA<\/a>
\u0e20\u0e32\u0e1e: NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n

\u0e1c\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19 build \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c .bundle<\/code> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21 TensorRT engine \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48 runtime \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a production \u0e41\u0e2d\u0e1b C++ \u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35 PyTorch<\/strong> \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 inference \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e0d\u0e32\u0e15 Apache 2.0<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14 reference implementation \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e23\u0e30\u0e01\u0e39\u0e25\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 converter \u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21<\/p>\n

\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e17\u0e33\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07<\/h3>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 quick start \u0e43\u0e0a\u0e49 Qwen3-0.6B<\/strong> \u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19 checkpoint \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 TensorRT engine \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 precision \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 BF16 \u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 cache \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 16,384<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 bundle:<\/p>\n

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\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 native \u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 trtmc::load(\".\/qwen3-0.6b.bundle\")<\/code> \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01 build \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 runtime \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 Python \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e32 checkpoint \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 engine \u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 production \u0e43\u0e0a\u0e49 profile \u0e41\u0e1a\u0e1a native \u0e1a\u0e19 C++ \u0e21\u0e35 profile \u0e41\u0e1a\u0e1a hybrid \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01 helper Python \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21 \u0e41\u0e15\u0e48 dependency \u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e43\u0e19 manifest \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22<\/p>\n
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