原文链接:TensorRT-LLM:大模型部署离不开的框架 一、TensorRT-LLM的优势 TensorRT-LLM(TensorRT for Large Language Models)旨在解决大型语言模型在实际应用中面临的性能瓶颈问题。通过提供一系列专为LLM推理设计的优化工具和技术,TensorRT-LLM能够显著提升模型的推理速度,降低延迟,并优化内存使用。 二、TensorRT-LLM的核心...
LICENSE benchmarks cpp docs requirements-dev-windows.txt requirements-windows.txt scripts setup.py tensorrt_llm.egg-info windows 模型(FP16)转换 这里以Baichuan7B-V1-Base为例 # 进入Baichuan的例子文件夹cdtensorrt_llm/examples/baichuan# 转成Tensorrt engine, 提前下载好 Baichuan-7Bpython build.py --mo...
这一新的优化以及基于NVIDIA TensorRT-LLM支持的模型和资源，将能够为用户提供一个巨大的提升生产力水准的机会，让开发人员能够在基于NVIDIA RTX GPU的电脑上更加轻松地创建AI应用，甚至改变人们使用电脑的方式和习惯。
TensorRT-LLM(TensorRT for Large Language Models)旨在解决大型语言模型在实际应用中面临的性能瓶颈问题。通过提供一系列专为LLM推理设计的优化工具和技术,TensorRT-LLM能够显著提升模型的推理速度,降低延迟,并优化内存使用。 二、TensorRT-LLM的核心功能 1)易于使用的Python API TensorRT-LLM提供了一个简洁易用的Python ...
TensorRT-LLM 支持基于 NVIDIA Hopper、NVIDIA Ada Lovelace、NVIDIA Ampere、NVIDIA Turing 和 NVIDIA Volta 架构的GPU。 三、TensorRT-LLM支持部署的模型 1)LLM系列 2)多模态大模型 四、量化相关 INT8 SmoothQuant (W8A8) SmoothQuant技术在:https://arxiv.org/abs/2211.10438中被介绍。它是一种使用INT8对激活...
本文主要介绍如何使用Triton+TensorRT-LLM来部署大语言模型。 1. Triton介绍 在AI领域,Triton有两个有影响力的含义,一个是OpenAI发起的高层次kernel开发语音Triton;一个是NVIDIA 开源的为用户在云和边缘推理上部署的解决方案Triton Inference Server。本文介绍的Triton是后者,模型部署方案。
使用TensorRT-LLM部署模型首先就是要对模型进行编译,这里我们将使用Mistral 7B instruction v0.2。编译阶段需要GPU,所以为了方便使用我们直接在Colab上操作。 TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。所以我们在Colab上选择了A100 40GB GPU。 下载TensorRT-LLM git库。这个repo包含了编译模型所需的所有模块和脚本。
使用TensorRT-LLM部署模型首先就是要对模型进行编译,这里我们将使用Mistral 7B instruction v0.2。编译阶段需要GPU,所以为了方便使用我们直接在Colab上操作。 TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。所以我们在Colab上选择了A100 40GB GPU。 下载TensorRT-LLM git库。这个repo包含了编译模型所需的所有模块和脚本。
在这次Ignite大会上,虽然关于Windows 11支持TensorRT-LLM的消息字数不多,但信息量确实堪称爆炸。目前全球已经超过一亿台的RTX PC,而这些新优化、新模型和新资源已经彻底加速了AI在RTX PC上的开发和部署。同时,据NVIDIA表示,全球已经有400多个合作伙伴加入了这一行列,发布了数据众多的经由RTX GPU加速的AI驱动下的各类...
部署LLM 的一个挑战是如何高效地为数百或数千个调优模型提供服务。例如,Llama 2 等单个基础 LLM 在每种语言或区域设置中可能存在许多 LoRA 调优变体。标准系统需要独立加载所有模型,占用大量内存容量。利用 LoRA 的设计,通过加载单个基础模型和低秩矩阵,在每个模型中捕获较小的低秩矩阵中的所有信息(A 和 B 每个经...