官网地址为:https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/tensorrt_llm_demo/README.md 环境介绍: 服务器系统:Ubuntu22.04 显卡:A100(8张) 操作步骤: 1、TensorRT-LLM 代码需要使用 git-lfs 拉取所以下载git git-lfs apt-get update && apt-get -y instal
ChatGLM3-6B now supports accelerated inference using the OpenVINO toolkit, resulting in significant speedups on Intel GPUs and CPUs. For detailed instructions, please refer to the OpenVINO Demo.Additionally, ChatGLM3-6B can leverage the TensorRT-LLM toolkit for even faster inference, with multiple t...
:fire: 大模型部署实战:TensorRT-LLM, Triton Inference Server, vLLM - DataXujing/TensorRT-LLM-ChatGLM3
使用NVIDIA TensorRT-LLM部署ChatGLM3 TensorRT-LLM是NVIDIA开发的高性能推理框架,您可以按照以下步骤来使用TensorRT-LLM部署ChatGLM3模型。 1. 安装TensorRT-LLM 获取TensorRT-LLM代码: # TensorRT-LLM 代码需要使用 git-lfs 拉取 apt-get update && apt-get -y install git git-lfs git clone https://github....
简介:本文深入探讨了膳逸在NVIDIA TensorRT-LLM框架下部署ChatGLM3的关键技术细节,包括面临的挑战、解决方案,并对该技术在未来的应用前景进行了展望。 随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理模型在各个领域的应用日益广泛。膳逸,作为业内知名的技术解决方案提供商,近期成功使用NVIDIA TensorRT-LLM部署了ChatGLM3,引起...
TensorRT-LLM是NVIDIA开发的高性能推理框架,您可以按照以下步骤来使用TensorRT-LLM部署ChatGLM3模型。 1. 安装TensorRT-LLM 获取TensorRT-LLM代码: # TensorRT-LLM 代码需要使用 git-lfs 拉取apt-get update && apt-get -y install git git-lfs gitclonehttps://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.gitcdTensorRT-LLM...
本文深入探讨膳逸技术团队如何利用NVIDIA TensorRT-LLM成功部署ChatGLM3模型,分析其技术难点与解决方案,并展望该技术在未来AI领域的潜在应用与价值。
膳逸技术团队近期的一项创新实践为我们展示了如何使用NVIDIA TensorRT-LLM来高效部署ChatGLM3模型,从而解决了这些难题。 一、TensorRT-LLM简介 TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一款专为大型语言模型优化的推理工具,旨在通过先进的优化技术在NVIDIA GPU上实现高效推理。它提供了一个易于使用的Python API,用于定义大型语言模型并...
make: Leaving directory '/home/agengchenxi/deeplearn/TensorRT-LLM/docker' 启动服务 systemctl daemon-reload systemctl restart docker.service 3、ERROR: permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Get "http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker.sock...
好像在PowerShell环境安装tensorrt-llm出错了。 (2)方式二:使用Miniconda环境创建 新的conda环境后安装TensorRT-LLM:可行。 打开Anaconda Powershell Prompt(Miniconda) (请注意打开的具体环境) 创建conda环境trt-build conda create -n trt-build python=3.10 -y ...