例如,在使用 DeepSeek 模型进行推理时,通过 4 - bit 量化,原本需要 16GB 显存的任务,可降低至 8GB - 11GB 左右,有效缓解显存压力。 推理框架:搭配 vLLM、TensorRT 等加速库,能够显著提升推理效率。以 vLLM 为例,其基于 Transformer 架构进行优化,在处理文本生成任务时,相比原生框架,推理速度可提升 2 - 3 倍...
Description Hi 👋 pip install is broken for latest tensorrt: tensorrt 8.6.0 posted only wheels to PyPI tensorrt 8.6.1 posts only a source distribution to PyPI the install of tensorrt 8.6.1 tries to fetch tensorrt_libs==8.6.1 from https://...
Description I have Python 3.8. I'm trying to pip install tensorrt but it only is able to find 0.0.1. python3 -m pip install --upgrade tensorrt ─╯ Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com /usr/share/python-...
Keras-Preprocessing1.1.2kiwisolver1.3.1lmdb1.2.1Mako1.1.4Markdown3.3.4MarkupSafe2.0.1matplotlib3.4.2mkl-fft1.3.0mkl-random1.2.1mkl-service2.4.0numpy1.20.2nvidia-cublas11.5.1.101nvidia-cuda-nvrtc11.3.58nvidia-cuda-runtime11.3.58nvidia-cudnn8.2.0.51nvidia-pyindex1.0.9nvidia-tensorrt8.0.0.3oauthlib...
Install TensorRT with the following command. tar xzf TensorRT-8.4.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz cd TensorRT-8.4.1.5 echo -e "export TENSORRT_HOME=$PWD" >> ~/.bashrc echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=\$TENSORRT_HOME/lib:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc ...
文章目录1.pip源的问题1.1 查找缓存路径的方法1.2 设置清华源&修改缓存路径2. tensorrt8.2安装教程3. vs2019配置cuda3.1 启动时缺少runtime3.2 打开runtime,没有自带的kernel.cu3.3 cuda代码高亮显示3.4 不同的方式启动cuda编程有个问题就是 1.pip源的问题1.1 查找缓存路径的方法直接在anaconda终端使 ...
python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux...
文章目录1.pip源的问题1.1 查找缓存路径的方法1.2 设置清华源&修改缓存路径2. tensorrt8.2安装教程3. vs2019配置cuda3.1 启动时缺少runtime3.2 打开runtime,没有自带的kernel.cu3.3 cuda代码高亮显示3.4 不同的方式启动cuda编程有个问题就是 1.pip源的问题1.1 查找缓存路径的方法直接在anaconda终端使 ...
自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly...
量化优化:采用 4 - bit/8 - bit 量化技术,可降低显存占用 30 - 50%。例如,在使用 DeepSeek 模型进行推理时,通过 4 - bit 量化,原本需要 16GB 显存的任务,可降低至 8GB - 11GB 左右,有效缓解显存压力。 推理框架:搭配 vLLM、TensorRT 等加速库,能够显著提升推理效率。以 vLLM 为例,其基于 Transformer ...