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第一步:下载tar包,解压,并在~/.bashrc中添加export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<TensorRT-${version}/lib> 第二步:构建对应的conda环境,并安装各种whl包。 # 注意,这个分python版本 pip install python/tensorrt-7.2.2.3-cp37-none-linux_x86_64.whl # 下面的不分版本 pip install uff/uff-0.6.9...
腾讯公司利用NVIDIA TensorRT推理引擎的INT8推理能力和基于知识蒸馏的QAT训练,大大加速了微信中的搜索动能,节省了约70%的计算资源。本案例主要应用到NVIDIA T4 GPU和TensorRT。 Case Introduction With the help from INT8 inference capability of NVIDIA TensorRT inference engine and knowledge-distillation-based QAT tr...
在这里查看trt镜像中包含哪些内容: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/container-release-notes/rel_21-07.html#rel_21-07 对应的tensorrt release版本: https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tensorrt/tags 在这里查看triton镜像中包含哪些内容: https://docs.nvidia.com/deeplearning...
一、创建TensorRT有以下几个步骤: 1.用TensorRT中network模块定义网络模型 2.调用TensorRT构建器从网络创建优化的运行时引擎 3.采用序列化和反序列化操作以便在运行时快速重建 4.将数据喂入engine中进行推理 二、Python api和C++ api在实现网络加速有什么区别?
官方提供原生 FP8 权重及 BF16 转换脚本,支持 SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM 和 MindIE 等推理框架,便于社区适配和应用。 来源:DEEPSEEK 2.智谱技术开源 GLM-PC 基座模型 CogAgent-9B 智谱技术团队宣布开源 GLM-PC 基座模型 CogAgent-9B-20241220,该模型基于 GLM-4V-9B 训练,专为智能体任务设计,能够通过屏幕...