SGLang 的性能始终优于 vLLM,在 Llama-70B 上的吞吐量最高是前者的 3.8 倍。它还经常与 TensorRT-LLM 不相上下,甚至超过 TensorRT-LLM,在 Llama-405B 上的吞吐量最高是前者的 2.1 倍。更重要的是,SGLang 是完全开源的,由纯 Python 编写,核心调度器只用了不到 4K 行代码就实现了。 SGL
尽管HuggingFace上支持使用bitandbytes进行4位和8位模型加载,或者直接使用量化后的int4或int8模型,但它们都需要GPU并配合现有的推理框架如vLLM、TensorRT-LLM等。 为了在CPU上高效运行LLMs(至少相比直接调用HuggingFace的Transformer库),Gergi Gerganov开发了llama.cpp库。 通过llama-cpp-python包,可以通过Python调用llama...
adding'tensorrt_llm/tools/plugin_gen/templates/functional.py.tpl'adding'tensorrt_llm/tools/plugin_gen/templates/plugin.cpp.tpl'adding'tensorrt_llm/tools/plugin_gen/templates/plugin.h.tpl'adding'tensorrt_llm/tools/plugin_gen/templates/plugin_common.cpp'adding'tensorrt_llm/tools/plugin_gen/templates/pl...
随着近期新增的 Llama 3.3 70B (一种纯文本指令调整模型),Meta 的开放 大语言模型 (LLMs) 集合将继续增长。
时隔才两天,LMSYS Org 团队就出手了,推出了全新的 SGLang Runtime v0.2。这是一个用于 LLM 和 VLM 的通用服务引擎。在运行 Llama 3.1 405B 时,它的吞吐量和延迟表现都优于 vLLM 和 TensorRT-LLM。 在某些情况下(运行 Llama 系列模型),它的吞吐量甚至能达到 TensorRT-LLM 的 2.1 倍,vLLm 的 3.8 倍。
（2）广泛的框架兼容性：Gemma 2兼容主要的AI框架，如Hugging Face Transformers，以及通过原生Keras 3.0、vLLM、Gemma.cpp、Llama.cpp和Ollama的JAX、PyTorch和TensorFlow。此外，Gemma优化了英伟达TensorRT-LLM以在英伟达加速基础设施上运行或作为英伟达NIM推理微服务运行。用户可以使用Keras和Hugging Face进行微调。谷歌...
tensorrtllm_backend 存储库包含所需的模型库,位于 `all_models/inflight_batcher_llm/` 中。 该目录包含四个子文件夹,分别包含模型执行过程的不同部分的构件。Triton 推理服务器 Python 后端 中的 `preprocessing/` 和 `postprocessing/` 文件夹包含用于对文本输入进行标记化和去标...
TensorRT与LLM:在CodeFuse-CodeLlama-34B上的int4量化实践 随着深度学习技术的快速发展,大模型在各个领域都取得了显著的成果。然而,大模型的推理速度和内存占用一直是限制其应用的关键因素。为了解决这一问题,TensorRT作为一种高效的深度学习推理引擎,逐渐被广泛应用于生产环境中。本文将介绍如何在CodeFuse-CodeLlama-34B...
(2)广泛的框架兼容性:Gemma 2兼容主要的AI框架,如Hugging Face Transformers,以及通过原生Keras 3.0、vLLM、Gemma.cpp、Llama.cpp和Ollama的JAX、PyTorch和TensorFlow。此外,Gemma优化了英伟达TensorRT-LLM以在英伟达加速基础设施上运行或作为英伟达NIM推理微服务运行。用户可以使用Keras和Hugging Face进行微调。谷歌正在积极...
DoNews9月10日消息,英伟达 9 日 宣布推出名为 TensorRT-LLM的深度优化的开源库,能够在 Hopper 等 AI GPU 上加速所有大语言模型的推理性能。 据悉,英伟达目前已经和开源社区合作,利用 SmoothQuant、FlashAttention 和 fMHA 等尖端技术,实现 AI 内核来优化其 GPU,可以加速 GPT-3(175 B),Llama Falcom(180 B)和...