基于W8A8量化可以基本不损失效果,同时大幅提升推理速度(x1.5+),同时降低一半显存TensorRT-LLM是NVIDIA官方的大模型部署方案。本文是… nghuyong TensorRT-LLM(8)--数值精度(github翻译) 本文档描述了 TensorRT-LLM 中实现的不同方法,并包含不同模型的支持矩阵。 1、FP32、FP16 和 BF16TensorRT-LLM 中实现的不...
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains component
文本生成接口API可以参考 Triton 的文档,示例如下: # 公网访问地址可从在线服务实例网页前端的【服务调用】Tab 页获取 SERVER_URL=https://service-***.sh.tencentapigw.com:443/tione # 非流式调用 curl-X POST${SERVER_URL}/v2/models/tensorrt_llm_bls/generate -d'{"text_input": "<reserved_10...
本文档描述了 TensorRT-LLM 中实现的不同方法,并包含不同模型的支持矩阵。 1、FP32、FP16 和 BF16TensorRT-LLM 中实现的不同模型使用 32 位 IEEE 浮点 (FP32) 数字。当检查点可用时,模型还支持 16 位 IEEE 浮点…
Learn More Explore how Zoox, a robotaxi startup, accelerated their perception stack by 19X using TensorRT for real-time inference on autonomous vehicles. Learn More Widely Adopted Across Industries TensorRT Resources Read the Introductory TensorRT Blog ...
tensorrt llm需要进行源码编译安装，官方提供的方式为通过docker进行安装。docker方式编译可以参考官方文档，此处做进一步说明。使用docker方式，会将依赖的各种编译工具和sdk都下载好，后面会详细分析一下docker的编译过程。编译有2种包，一种是仅包含cpp的代码包，一种是cpp+python的wheel包。docker的整个编译...
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM,可以帮助您快速且方便地构建大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型)的推理环境,主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。 说明...
在安装了必要的库后，您将能够开始编译TensorRT-LLM。请按照TensorRT-LLM官方指南进行操作。整个安装过程可能需要大约1小时的时间，具体取决于您的网络速度和系统性能。请注意，实际操作中，上述步骤可能需要根据您的具体环境和需求进行调整。在安装过程中遇到任何问题，建议查阅TensorRT和TensorRT-LLM的官方文档...
针对PyTorch和ONNX模型，Model Optimizer生成模拟量化检查点，这些检查点易于部署到如TensorRT-LLM或TensorRT等推理库。训练后量化（PTQ）是其减少内存使用和加速推理的主流方法，显著提高模型效率。引入的高级量化技术，如INT8 SmoothQuant和INT4 AWQ，进一步减少内存占用，提升推理速度。例如，大型模型Falcon ...
Use the right inference tools to develop AI for any application on any platform. Get Started