因此,对于 TensorRT-LLM 来说,支持 Qwen 系列模型具有重要的意义。 开发与优化过程 我们是社区开发者,通过阿里云天池举办的NVIDIA TensorRT Hackathon 2023接触到了 NVIDIA TensorRT-LLM,并为它贡献了代码。TensorRT-LLM 已开源(https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM),包含了我们开发的 Qwen-7B 模型。以下是我们的...
--tokenizer_dir ./tmp/Qwen/7B/ \ --engine_dir=./tmp/Qwen/7B/trt_engines/int8_kv_cache_weight_only/1-gpu 主需要输入这几个参数就可以运行 说明提前,当前所有推理均以 in tensorrt_llm/cpp/tensorrt_llm/thop/dynamicDecodeOp.cpp,的FasterTransformer.DynamicDecodeOp,所以不做详细学习,因为这个是trt另...
pip install--upgrade optimum auto-gptq 安装完依赖后在终端中运行如下代码,校验 tensorrt-llm 是否安装成功: python-c"import tensorrt_llm; print(tensorrt_llm.__version__)" 接着下载gptq型号的模型,可根据情况克隆不同型号的模型: git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int4.git ...
python3 convert_checkpoint.py --workers 2 --model_dir /model/qwen72b --output_dir /model/trt-llm-ckpt/qwen72b/2nd --dtype float16 --use_weight_only --weight_only_precision int4_gptq --per_group --group_size 128 --dense_context_fmha --dense_context_fmha 选项在上下文阶段启用密集的F...
git clone https://github.com/Tlntin/Qwen-TensorRT-LLM.gitcdQwen-TensorRT-LLM 进入项目目录,然后创建并启动容器,同时将本地examples代码路径映射到/app/tensorrt_llm/examples路径,然后打开8000和7860端口的映射,方便调试api和web界面。 docker run --gpus all \ --name trt_llm \ -d \ --ipc=host \ -...
深入探讨 tensorrt-llm 与 qwen 结合的 fp16 引擎构建与推理代码解析。在了解构建部分后，进入核心的推理代码阶段，是理解 tensorrt-llm 中 trtllm 推理加速机制的关键。构建 fp16 推理引擎，仅需几个核心参数，启动推理过程。首先准备运行环境，包括加载模型、词汇表以及预设参数。模型加载与用户输入处理...
通过Debug发现,它会去加载数据集同名的py文件。也就是cnn_dailymail.py 打开cnn_dailymail.py这个文件,最底下有定义一个具体的数据集类。class CnnDailymail(datasets.GeneratorBasedBuilder): _info函数,是这个数据集的一些描述介绍,以及包含的字段信息
执行上述命令,构建镜像。以我这边为例,构建完的镜像名为 tensorrt-llm:v3 容器启动 docker run -it --gpus'"device=1"' --name trt-llm-v /home:/home tensorrt-llm:v3 bash docker exec -it trt-llm bash 转换权重 进入到容器内部 cd examples/qwen ...
首先我们初步分析了 examples/llama 代码,以深化对 trt-llm 基本流程的理解。在 llama 项目的 weight.py 中,存在一个 load_from_meta_llama 函数,该函数包含 tensorrt_llm.models.LLaMAForCausalLM,此部分定义了 TensorRT 的模型结构。复制 examples/llama 并将其重命名为 examples/qwen,同时将 LLaMAForCausalLM ...
https://github.com/Tlntin/Qwen-7B-Chat-TensorRT-LLM 关于作者 邓顺子 广州大学工程管理专业,拥有管理学学士学位,目前担任 NLP算法工程师,主要研究留学教育领域的信息抽取与智能对话。曾获得第二十一届中国计算语言学大会(CCL2022)航旅纵横杯一等奖(子任务二)和三等奖(子任务一),也是热门 Rust 开源项目 Pake ...