安装Pytorch，首先需下载并安装Cpython。安装完成后验证是否成功。若遇到错误，如libopenblas.so.0问题，可尝试安装pillow至9.2.0版本，之后配置并安装torchvision。解决导入错误问题，重新安装pillow至8.4.0版本。测试Pytorch与torchvision的联合使用。若出现SyntaxError，说明未来功能注解未定义，可通过调整环境...
入门指南介绍tensorrt 8.6.1版本的内容,我基于英伟达官网发布的教程进行记录和整理,中间会有一些自己在工程中实践的思考。tensorrt工作流1.使用框架自带的TRT接口 TF-TRT,Tor… 阅读全文 TensorRT入门指南(三)plugin书写 阅读全文 2 条评论 分享 ...
实际工程通用流程如下：pytorch/tensorflow->C->onnx->A->trt->B->使用。C步骤涉及Python转C++的转换。构建引擎需要时间，为了实现多次使用，构建一次引擎进行反复调用，形成A、B两个工作流。解析ONNX和TRT文件分别涉及A、B工作流，A工作流负责将ONNX转为TRT，B工作流则直接导入TRT文件，获取引擎和上...
当模型训练完毕，其实无需使用float32这么高的精度进行推理。tensorrt则可以执行float16和int8执行推理，基...
在构建好engine之后,就可以开始运行了,建议首先使用run.py在python端进行测试。然后也可以使用其他的.py文件或者gptManagerBenchmark去评测模型精度或者性能: MMLU、公开的LLM测试集,来测试trt-llm模型build之后的精度,一般就是测试一个pytorch的再测试一个trt-llm的,简单对比即可。 TRT-LLM也提供了benchmark工具,gptMa...
对于不能访问国外网络的服务器，建议先在本地FQ下载好TensorRT-LLM的包，然后使用scp命令将文件传输至服务器上。在服务器上，解压下载的包并进入TensorRT-LLM目录。接下来，您需要安装必要的依赖库，例如mpi4py和cutlass。使用conda安装mpi4py，以简化安装过程。对于未安装的cmake库，您可以通过访问GitHub...
我这里是在windows环境下进行的,所以CMakeList.txt修改如下: cmake_minimum_required(VERSION 2.6) project(lenet) add_definitions(-std=c++11) set(TARGET_NAME "lenet") set(TRT_DIR "F:\\TensorRT-8.2.4.2") # tensorrt路径 option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF) ...
创建container确保安装了nvidia-docker,否则会报错。注意：按官方教程直接build dockerfile更方便！这里参考官方配置教程使用NV docker来部署，没有完全按官方教程操作，最好避免手动构建过程中可能出现的各种编译错误。下载TensorRT-LLM，编译安装TensorRT-LLM。编译需要cmake，确保环境中安装了cmake>=3.18.x，...
(2)需要使用ONNX解析器、Caffe解析器或TensorFlow/UFF解析器将保存的神经网络从其保存的格式解析为TensorRT。(网络可以直接从Caffe导入,也可以通过UFF或ONNX格式从其他框架导入。)TensorRT 5.0.0附带的ONNX解析器支持ONNX IR(中间表示)版本0.0.3和opset版本7。
在.vscode/c_cpp_properties.json中配置你的库路径 CUDA版本:CUDA10.2 CUDNN版本:cudnn8.2.2.26,注意下载dev(h文件)和runtime(so文件) tensorRT版本:tensorRT-8.0.1.6-cuda10.2,若要使用7.x,请看环节配置中的《TensorRT7.x支持》进行修改 protobuf版本(用于onnx解析器):这里使用的是protobufv3.11.4 ...