在此之前,与该请求相关的所有TensorRTLLM内部状态都将被释放。可以如下创建批处理管理器的实例以服务于像GPT这样的自回归模型: #include <tensorrt_llm/batch_manager/GptManager.h> using namespace tensorrt_llm::batch_manager; GptManager batchManager(pathToTrtEngine, // Path to the TensorRT engine of the ...
运行环境选择刚才的自定义镜像或内置镜像内置 / TRION(1.0.0) / 23.10-py3-trtllm-0.7.1。 算力资源根据实际拥有的资源情况选择,CPU 不低于 8 核,内存不小于 40 G,GPU 推荐使用 A100 或 A800。 看到类似如下日志,说明服务启动完成: ...
Anyway,为了避免出现各种奇怪的问题,tensorrt_llm/config.pbtxt、tensorrt_llm_bls/config.pbtxt以及trtllm-build中使用的max_batch_size最好保持一致。补充一下,由于tensorrtllm_backend中,还有ensemble、preprocessing和postprocessing,因此需要把里边config.pbtxt的max_batch_size都配置成和tensorrt_llm/config.pbtxt中max_...
参考:TensorRT-LLM\examples\qwen # Compile model trtllm-build --model_dir ./llama-7b-hf \ # 指定原始模型的路径 --output_dir ./trt_engines \ # 指定模型出路径 --dtype float16 \ #指定模型的数据类型。可选值:float16、bfloat16、int8、fp8 等。 --qformat int8_sq \ #指定量化算法或格式...
当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此，各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用...
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 ...
trtllm-build中的max_batch_size: 这个是指trtllm在编译engine的时候,engine支持的最大batch_size。使用过TensorRT的同学们应该对这个参数非常熟悉了。如果太大,可能会导致在编译engine阶段就OOM。 trtllm-build --checkpoint_dir ./tmp --output_dir ./engine --max_batch_size 8 ... ...
TensorRT-LLM 是一个用于优化大型语言模型 (LLM) 推理的库。它提供了最先进的优化，包括自定义注意力内核、实时批处理、分页 KV 缓存、量化（FP8、INT4、INT8）等，旨在在 NVIDIA GPU 上高效执行推理。TensorRT-LLM 提供了一个 Python API，用于将 LLM 构建为优化的 TensorRT 引擎。它包含 Python（绑定）和 C++...
TensorRT-LLM(TensorRT for Large Language Models)是一个高性能的深度学习推理优化库,它提供了易于使用的Python API,允许用户定义大型语言模型并构建包含先进优化的TensorRT引擎。这些引擎在NVIDIA GPU上能够高效执行推理任务,显著提升模型的处理速度和效率。 二、核心优势 高性能:TensorRT-LLM通过层融合、内核选择和精度调...
TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。 1.量化 模型量化技术是通过降低原始模型的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。 TensorRT 支持多种模型的多种精度,以下列举了部分主流模型支持的量化精度。 W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2],在不降低模型推理准确率的前提下,将模型权重和激活层...