5. TensorRT-LLM 的未来展望6. 问答环节分享嘉宾|周国峰 NVIDIA DevTech 研发经理编辑整理|周思源内容校对|李瑶出品社区|DataFun 01TensorRT-LLM 的产品定位 TensorRT-LLM 是 NVIDIA 用于做 LLM(Large Language Model)的可扩展推理方案。该方案是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 ...
Triton Inference Server 的 TensorRT-LLM 后端利用 TensorRT-LLM C++ 运行时实现快速推理执行,并包含动态批处理和分页 KV 缓存等技术。您可以通过NVIDIA NGC 目录将 TensorRT-LLM 后端作为预构建容器访问 Triton Inference Server。 首先,设置 TensorRT-LLM 后端: git clone -b v0.11.0 https://github.com/triton-...
它还支持在推理过程中进行批处理,多GPU和多节点推理,以及最新的优化内核,可以让LLMs执行得更快。 最重要的是,TensorRT-LLM是一个非常有趣的工具,它可以让你探索大型语言模型的奥秘,优化它们的性能,甚至构建自己的模型。无论你是想改进自己的AI应用还是满足好奇心,TensorRT-LLM都是你不可或缺的朋友。 最后,如果你...
TensorRT-LLM 与 TensorRT的 使用方法类似,首先需要获得一个预训练好的模型,然后利用 TensorRT-LLM 提供的 API 对模型计算图进行改写和重建,接着用 TensorRT 进行编译优化,然后保存为序列化的 engine 进行推理部署。 以Llama 为例,首先安装 TensorRT-LLM,然后下载预训练模型,接着利用 TensorRT-LLM 对模型进行编译,最...
NVIDIA Triton 推理服务器与TensorRT-LLM 后端。 什么是 LoRA? LoRA 是一种微调方法,它在 LLM 架构的每一层中引入低秩矩阵,并仅训练这些矩阵,同时保持原始 LLM 权重冻结。它是 LLM 架构中支持的 LLM 自定义工具之一,NVIDIA NeMo(图 1)。 图1.LoRA 是 NVIDIA NeMo 支持的 LLM 自定义工具和技术之一 ...
本⽂将简单介绍 NAIE 的组件:Triton inference server 和 TensorRT-LLM,并使⽤容器化⽅式部署和测试了 LlaMa2 ⼤模型的推理应⽤。 Triton inference server Triton 推理服务器是英伟达 NVIDIA AIE 的组成部分,同时也是一个开源的推理服务软件,用于简化 AI 模型的部署和推理过程,并提供高性能的推理服务。
3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/data -p 8000:8000 --entrypoint /bin/bash -itd nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04 ...
一、TensorRT-LLM 的产品定位 TensorRT-LLM 是 NVIDIA 用于做 LLM(Large Language Model)的可扩展推理方案。该方案是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,然后利用 NCCL 完成设备之间的通讯。考虑到技术的发展和需求的差异,开发者还可以定制算子...
在大模型实际应用实践的过程中,阿里安全采用 NVIDIA NeMo 框架和 TensorRT-LLM 大语言模型推理加速库,显著优化了模型训练与推理性能。其中 NeMo 在多卡环境可实现 2-3 倍的训练加速,TensorRT-LLM 结合 SmoothQuant Int8 可实现领先的推理加速比,动态批处理策略(Dynamic Batch)将计算步骤减少 30%,实际 QPS 增益 2...
测试平台:NVIDIA A10 Tensor Core GPU (24G 显存) | TensorRT 9.0.0.1。 TRT_LLM engine 编译时最大输入长度:2048, 最大新增长度:2048。 HuggingFace 版 Qwen 采用默认配置,未安装,未启用 FlashAttention 相关模块。 测试时:beam=batch=1,max_new_tokens=100。