# BitsAndBytes INT8 구현 진행 상황

**일시**: 2025-12-24 04:30 KST  
**목표**: OpenVLA/BitVLA 방식으로 GPU INT8 적용

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## ✅ 완료된 작업

### 1. BitsAndBytes 설치
```bash
pip install bitsandbytes accelerate
```
- Version: 0.43.1 ✅

### 2. 코드 수정 완료

**수정한 파일**:
1. ✅ `/RoboVLMs_upstream/robovlms/model/vlm_builder.py`
   - `quantization_config` 파라미터 추가
   - Kosmos-2 로딩 시 BitsAndBytes 적용

2. ✅ `/RoboVLMs_upstream/robovlms/model/backbone/base_backbone.py`
   - `BaseRoboVLM.__init__`에 `quantization_config` 추가
   - `_init_backbone`에서 `quantization_config` 전달

### 3. 테스트 결과 (Kosmos-2 단독)

**성공** ✅:
```
GPU Memory: 1.7 GB (vs FP32: 6.3GB)
Latency: 1.0s (vs FP32: 15s)
Reduction: 73%
Speedup: 15x
```

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## ⏳ 남은 작업

###  `/RoboVLMs_upstream/robovlms/train/base_trainer.py`

**필요한 수정**:
```python
class BaseTrainer(pl.LightningModule):
    def __init__(self, configs, quantization_config=None):  # 파라미터 추가
        ...
        self.quantization_config = quantization_config
        ...
    
    def _init_policy(self):
        model = self.model_fn(
            ...,
            quantization_config=self.quantization_config  # 전달
        )
```

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## 🎯 예상 최종 결과

**Mobile VLA + BitsAndBytes**:
- GPU Memory: ~2GB (현재 6.3GB)
- Latency: ~2s (현재 15s)
- **Jetson 16GB**: 여유롭게 실행 가능

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## 📋 다음 단계

1. `BaseTrainer` 수정 (5분)
2. Mobile VLA 테스트 (10분)
3. 성공 시 문서화 및 커밋

**작업 진행 중**... 🔧