1、寻找最新版本的官方预构建好的镜像,从官方的高效推理引擎可以找到docker镜像入口(GitHub - triton-inference-server/tensorrtllm_backend:Triton TensorRT-LLM 后端) Triton Inference Server | NVIDIA NGC 复制镜像的地址:http://nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.12-trtllm-python-py3 在服务器拉去镜像:docker pull...
(1)由于构建镜像根路径在TensorRT-LLM/下,在TensorRT-LLM/docker,创建sources.list文件,内容如下: # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu...
这个镜像是前几天刚出的,包含了运行TensorRT-LLM的所有环境(TensorRT、mpi、nvcc、nccl库等等),省去自己配环境的烦恼。 拉下来镜像后,启动镜像: dockerrun -it -d --cap-add=SYS_PTRACE --cap-add=SYS_ADMIN --security-opt seccomp=unconfined --gpus=all--shm-size=16g --privileged --ulimit memlock=-...
最终构建的镜像:triton-trt-llm:v3.0 启动服务 进入到目录下执行 将tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm 复制到/home/tensorrtllm_backend/model_repository下 python3 tools/fill_template.py -i /home/tensorrtllm_backend/model_repository/tensorrt_llm/config.pbtxt triton_max_batch_size:64,de...
使用TensorRT-LLM 提取 Triton 的 NGC 镜像(例如,基础镜像 nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.08-trtllm-python-py3)后,可参考模型准备步骤生成 TensorRT-LLM 引擎文件。您可以根据模型大小和 GPU 显存大小配置 TP 张量并行(TP)和 pipeline 并行(PP)。请注意,生成引擎文件时,您需要最低数量的 GPU,TP*PP。
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: ...
# 因为后续使用triton镜像时,里面的tensorrt_llm最新版本只到0.9.0 pip3 install tensorrt_llm==0.9.0 -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com pip3 install numpy==1.26.0 # 检查是否安装成功 > python3 -c "import tensorrt_llm" [TensorRT-LLM] TensorRT-LLM version: 0.9.0 ...
一、获取镜像 - 从GitHub（GitHub - triton-inference-server/tensorrtllm_backend：Triton TensorRT-LLM 后端）找到官方预构建的docker镜像地址：nvcr.io/nvidia/tritonse...二、拉取镜像 - 服务器端执行：docker pull nvcr.io/nvidia/tritonse...三、容器环境搭建 - 查看镜像：docker images - 进入...
仅支持在GPU计算型实例上安装TensorRT-LLM,更多信息,请参见GPU计算型实例规格族。本文以在gn6i实例上安装TensorRT-LLM为例。 阿里云的云市场镜像中仅Ubuntu 22.04 64位系统的镜像预装了TensorRT-LLM工具。 阿里云的公共镜像中仅Ubuntu 22.04 64位系统的镜像支持安装TensorRT-LLM工具。
# 因为后续使用triton镜像时,里面的tensorrt_llm最新版本只到0.9.0 pip3 install tensorrt_llm==0.9.0 -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com pip3 install numpy==1.26.0 # 检查是否安装成功 > python3 -c "import tensorrt_llm" [TensorRT-LLM] TensorRT-LLM version: 0.9.0 ...