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...
LLM API 支持使用 TensorRT-LLM Engine,您可以通过以下两种方式构建 Engine: 您可使用trtllm-build工具从 Hugging Face 模型直接构建 TensorRT-LLM Engine,并将其保存到磁盘供后续使用。详细说明请参考 GitHub 上的README和examples/llama仓库。构建完成后,您可以这样加载模型: llm = LLM(model=<path_to_trt_engine...
trtllm-build中的max_batch_size: 这个是指trtllm在编译engine的时候,engine支持的最大batch_size。使用过TensorRT的同学们应该对这个参数非常熟悉了。如果太大,可能会导致在编译engine阶段就OOM。 trtllm-build --checkpoint_dir ./tmp --output_dir ./engine --max_batch_size 8 ... ...
TensorRT-LLM的核心价值在于它提供了一套简洁易用的Python应用程序接口(API)。通过这套API,用户可以非常直观地定义复杂的语言模型结构,并且能够无缝对接到TensorRT引擎中进行高效执行。更重要的是,该工具包内置了多种先进的优化算法,比如自动混合精度训练、动态批处理等,这些特性极大地提升了GPU利用率,从而确保即使面对庞...
TensorRT-LLM是一个易于使用的Python API,用于定义大型语言模型(LLM),并构建包含最先进优化的TensorRT引擎,以在NVIDIA GPU上高效执行推理。TensorRT-LLM包含用于创建执行这些TensorRT引擎的Python和C++运行时的组件。它还包括与NVIDIA Triton推理服务器集成的后端。使用TensorRT-LLM构建的模型可以在从单个GPU到多个节点(使用...
3. TensorRT-LLM TensorRT-LLM是一个易于使用的Python API,用于定义大型语言模型(LLM),并构建包含最先进优化的TensorRT引擎,以在NVIDIA GPU上高效执行推理。TensorRT-LLM包含用于创建执行这些TensorRT引擎的Python和C++运行时的组件。它还包括与NVIDIA Triton推理服务器集成的后端。使用TensorRT-LLM构建的模型可以在从单个GP...
LLM class 可支持以下三种模型导入来源: Hugging Face Hub:直接从 Hugging Face 模型库下载模型,例如 TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0。 本地Hugging Face 模型:使用已下载到本地的 Hugging Face 模型。 本地TensorRT-LLM 引擎:使用通过 trtllm-build 工具构建或由 Python LLM API 保存的 Engine。 您可以使...
根据官方文档:Best Practices for Tuning the Performance of TensorRT-LLM中的介绍,max_num_tokens表示engine支持并行处理的最大tokens数,在0.10之前的版本,如果不设置这个值,则默认是max_batch_size * max_input_len,而在0.10及之后,默认值为16384,即16K,并且推荐的最大值也是16K,超过这个值,TensorRT-LLM会抛出一...
当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此，各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用...
您可以使用API中的函数对模型进行优化。示例代码:```pythonimport tensorrt as trtfrom tensorrt_llm import llm_api as api, llm_utils as utils, llm_model as model_llm, llm_config as config_llm, llm_utils_cuda as utils_cuda, llm_hooks as hooks_llm, llm_layers as layers_llm, llm_inputs ...