Your project is on StackMap — a curated map of the AI stack
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 1/5
- 見積もり時間
- 1時間未満
- 初心者へのやさしさ
- 1/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
調査の方向性
There is no implementation task, file, test, or entry point to investigate. The message is an informational StackMap listing for Model-Optimizer, so there is nothing to change or verify in the repository; maintainers can close the issue.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Not a task — informational heads-up for the maintainers, nothing to implement. Close it freely.
Hi — I curate StackMap, a hand-curated knowledge graph of open-source AI/agent tools. Every entry is human-reviewed: a summary, an opinionated note on when to use it (and when not), and typed edges to what it pairs with or competes against — with the why written down.
Model-Optimizer earned a place on the map:
- Your page: https://stackmap.shipwithai.xyz/repos/NVIDIA/model-optimizer
- On the graph: https://stackmap.shipwithai.xyz/?focus=model-optimizer
How we mapped it:
- pairs well with
vllm— ModelOpt is the compress half and vLLM the serve half of the same pipeline: quantized checkpoints export directly into vLLM, which is where the FP8/NVFP4 throughput win actually shows up. - alternative to
airllm— Both make an oversized model fit on hardware it shouldn't. AirLLM streams layers and explicitly refuses to quantize, preserving quality at the cost of latency; ModelOpt compresses the weights and keeps throughput.
If you want it visible in your README, every mapped repo has a badge:
[](https://stackmap.shipwithai.xyz/repos/NVIDIA/model-optimizer?utm_source=badge)
It renders as StackMap | ↔ 7 typed links and links to the page above. Static JSON — the count updates itself as the map changes, nothing for you to maintain.
If any of this misrepresents the project — an edge you'd dispute, a sharper "when NOT to use" — reply here and a human fixes it. And feel free to just close this issue; it's only a heads-up.
- 主要言語
- Python
- スター
- 5.2k
- フォーク
- 736
- 平均マージ
- 4日 2時間
- マージ済み PR（30日）
- 160
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
NVIDIA/Model-Optimizer のほかの issue
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[Bug] modelopt-mcp: all launcher subprocesses hang when the server runs as a stdio MCP server — missing stdin=DEVNULL対応中かも @ChenhanYu が 12 日前に担当しました。 オープン
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NVIDIA/Model-Optimizer#2551 · コメント 1 件 · 担当者 1 名 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
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Puzzletron Progress 6/8 (calculating one block scores) takes 10 to 20 times more than in tutorial再び着手できるかも @tejasng053 が 18 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープンbug
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NVIDIA/Model-Optimizer#1667 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
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NVIDIA/Model-Optimizer#2810 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
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test_cast_fp4_impl_gpu_mem is flaky on Jetson Thor: mem_get_info reports system-wide memory on integrated GPUs対応中かも @LinCanNerd が 6 日前に担当しました。 オープン
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NVIDIA/Model-Optimizer#2706 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
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test_cuda_pack_reconstruction_matches_pytorch_at_scale[iq1_m] fails on Jetson Thor: exact ties exceed the blocks // 1000 bound対応中かも @LinCanNerd が 6 日前に担当しました。 オープン
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NVIDIA/Model-Optimizer#2705 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
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