이 튜토리얼에서는 llmcompressor를 활용하여 지침 조정 언어 모델에 후처리 양자화를 적용하는 방법을 탐구합니다. 먼저 FP16 기준 모델을 설정한 후, FP8 동적 양자화, GPTQ W4A16, SmoothQuant와 GPTQ W8A8 등 여러 압축 전략을 비교합니다. 각 모델 변형에 대해 디스크 크기, 생성 지연 시간, 처리량, 혼란도 등을 벤치마크하여 성능을 평가합니다. 이 과정에서 다양한 압축 기법의 장단점을 분석하고, 최적의 모델을 선택하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

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