安装nvidia 容器运行时,避免如下错误 Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]. 安装方法如 Installing the NVIDIA Container Toolkit 安装nvidia image docker run --runtime=nvidia --gpus all --name tllm --entrypoint /bin/bash -it nvidia/cuda:12.3...
python scripts/build_wheel.py --trt_root [TensorRT 安装的根目录] TensorRT 安装的根目录,这里我们填写之前解压 TensorRT 安装包的地址就可以,如:/data/code/TensorRT-8.6.0.12 中途可能会中断,可能是某个包安装出了问题,我们时刻观察,记下来,然后自己手动安装(pip or conda) 至此,TensorRT,TensorRT-LLM安装成功!
首先，您需要下载对应版本的TensorRT安装包。访问TensorRT的官方网站或通过提供的链接下载适合您系统的tar文件。确保您的系统已经安装了CUDA版本12.1及以上，因为TensorRT-LLM对CUDA的最低要求是12.1版本。运行`nvcc -V`来检查CUDA版本，然后根据显示的版本找到对应的TensorRT tar包进行下载。下载完成后，解压...
我们再次分析了 example/llama 的 smooth quant 过程,并参考了其 build.py 文件,发现其中一个有一个 from tensorrt_llm.models import smooth_quantize 过程。在这个过程中,_smooth_quantize_llama 函数会替换掉 trt-llm 原本的模型结构。因此,我们在 qwen/utils 目录下建立了一个 quantization.py 文件,参考了 lla...
开始安装 首先克隆并构建 TensorRT-LLM 程序库。构建 TensorRT-LLM 并检索其所有依赖项的最简单方法是使用随附的 Dockerfile: git clone -b release/0.5.0 https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.gitcd TensorRT-LLMgit submodule update --init --recursivemake -C docker release_build ...
TensorRT-LLM将FasterTransformer进行了进一步的增强，使其成为一个产品化的解决方案。使用TensorRT-LLM，AI...
供TensorRT LLM使用，以进一步优化模型部署。总之，NVIDIA TensorRT 10.0版本通过引入多项新功能，提高了可用性、性能和AI模型支持，简化了安装流程，增强了错误处理，优化了Windows开发体验，并提供了先进的模型压缩和优化工具。这些更新旨在加速深度学习推理过程，提高效率并扩展AI模型的部署范围。
NVIDIA TensorRT LLM 是一个用于优化 LLM 推理的开源库。易于使用的 Python API 融合了 LLM 推理的最新进展,如 FP8 和 INT4 AWQ,且不损失准确性。TensorRT LLM 0.10 将于 5 月下旬推出,支持最新发布的人工智能模型,包括 Meta Llama 3、Google CodeGemma 和 Google RecurrentGemma,以及 Microsoft Phi-3。
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