一、安装TensorRT-LLM首先,您需要安装TensorRT-LLM。您可以从NVIDIA官网下载最新版本的TensorRT-LLM,并按照官方文档进行安装。二、构建LLM模型接下来,我们将使用TensorRT-LLM构建一个简单的LLM模型。假设您已经准备好了训练好的LLM模型权重和配置文件。 导入TensorRT-LLM库在Python中,您需要导入TensorRT-LLM库。您可以使用...
模型推理服务化框架Triton保姆式教程(三):开发实践 本文将结合 TensorRT-LLM (作为后端推理引擎)与 Triton Inference Server 完成 LLM 服务部署工作。 另外,我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github:llm-action,有需要的朋友自取。 简介 TensorRT-LLM 是一个用于定义大语言模型并构建 TensorRT 引擎的Pyth...
使用TensorRT-LLM部署模型有两个步骤: 编译模型 将编译后的模型部署为REST API端点 4.1 编译模型 在本教程中,我们将使用Mistral 7B instruction v0.2。如前所述,编译阶段需要GPU。我发现编译模型最简单的方法是在谷歌Colab笔记本上。colab.research.google.com TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。我在A100 40GB GPU...
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: ...
【李宏毅】2024年公认最好的【LLM大模型】教程!大模型入门到进阶,一套全解决!2024生成式人工智慧-附带课件代码 273 -- 45:08 App 探索长序列并行:Megatron-Core 的 Context Parallelism 解析浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
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: 接着下载gptq型号的模型,可根据情况克隆不同型号的模型: 然后你需要编译模型了:(编译前你还需要根据实际情况修改 default_config.py 中的配置) 编译完后可以验证模型: 同时你还可以启动api: ...
搭载TensorRT-LLM 后端的 NVIDIA Triton 本教程使用 StarCoder,这是一个 155 亿个参数 LLM,使用 The Stack (v1。2)中的 80 多种编程语言进行训练。StarCoder 的基础模型使用来自 80 多种编程语言、GitHub 问题、Git Commits 和 Jupyter Notebooks 的 1 万亿个令牌进行训练。StarCoder 在其之上使用另外 ...
在进行TensorRT-LLM环境搭建时，考虑到服务器受限于无法访问外网，需提前准备镜像、安装包和编译源码。推荐使用Docker进行构建和运行，步骤参考TensorRT-LLM构建Docker镜像的指引。首先，进入Docker容器。然后安装PyTorch、TensorRT、mpi4py等关键组件，并配置环境变量。构建TensorRT-LLM后，整个环境搭建完成。以...
int8量化等，可根据需求设置。下一步使用单GPU运行run.py完成推理。运行成功后，打印信息显示推理完成。参考文章：1. NVIDIA/TensorRT-LLM 2. TensorRT-LLM部署ChatGLM2-6B教程 3. TensorRT-LLM保姆级教程（二）-离线环境搭建、模型量化及推理 4. TensorRT-LLM(1)--编译及加载llama模型 ...
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...