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在大型语言模型（LLM）的实际部署与应用中，推理性能调优是决定技术落地成败的核心环节。随着模型规模指数级增长，如何在延迟（Latency）与吞吐量（Throughput）之间实现最佳平衡，成为开发者面临的关键挑战。

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本教程详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上部署和优化OpenVLA视觉-语言-动作模型的完整流程。主要内容包括：1）VLA模型架构解析，说明其基于Llama-7B构建，通过动作令牌控制机器人；2）量化和性能验证，在Jetson AGX Orin上测试不同量化方式（FP16/FP8/INT4）的准确率和延迟；3）提供简洁的推理API代码示例；4）通过MimicGen生成模拟训练数据并转换为R

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