⚡ Bolt: LLM感情分析モデルへの動的8ビット量子化の導入

[hombredennis66]

💡 内容: llm_service.py において、感情分析に使用している DistilBERT モデルに torch.quantization.quantize_dynamic を適用し、動的8ビット量子化を導入しました。

🎯 理由: CPU 上での推論レイテンシを削減し、アプリケーションの応答性とスループットを向上させるためです。

📊 影響:

• 未キャッシュ状態での推論時間が約 24.17ms から約 11.84ms へと短縮されました（50% 以上の改善）。
• キャッシュ済みのリクエストへの影響はなく、高速な応答（約 0.0005ms）を維持しています。

🔬 検証方法:

• benchmark_llm.py を作成して量子化前後の推論速度を比較。
• pytest test_main.py を実行し、量子化後も感情分析の結果（POSITIVE/NEGATIVE）が正確であることを確認。

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