The Triton backend for TensorRT-LLM. You can learn more about Triton backends in the backend repo. The goal of TensorRT-LLM Backend is to let you serve TensorRT-LLM models with Triton Inference Server. The inflight_batcher_llm directory contains the C++ implementation o...
BUILD_SCRIPT=tensorrtllm_backend/tensorrt_llm/examples/baichuan/build.py # 创建输出目录 mkdir-p${TRITON_REPO} cp-r tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm/*${TRITON_REPO}/ # 拷贝 Tokenizer 相关文件到输出目录 cp${HF_MODEL}/*token*${MODEL_PATH}/tensorrt_llm/1/ ...
模型的处理(项目TensorRT-LLM):格式转化、编译engine;此时已可独立跑批。 服务启动(项目tensorrtllm_backend):修改模型配置、服务启动 1.格式转化 参考:TensorRT-LLM\examples\qwen # Convert weights from HF Tranformers to TensorRT-LLM checkpoint python3 convert_checkpoint.py --model_dir gpt2 \ --dtype float...
离线推理推荐先看llama和qwen示例,目前是最全面的:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama以及https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/qwen 服务化也推荐看llama示例:tensorrtllm_backend/docs/llama.md at main · triton-inference-server/tensorrtllm_backend 推荐看...
这里指的是,triton server的dynamic_batching功能,会把服务请求按照max_batch_size为最大颗粒度组成一个batch,然后再发给TensorRT-LLM处理。也就是triton server的max_batch_size,强调的组batch行为是triton server这个框架自带的特性,和TensorRT-LLM无关。 name: "tensorrt_llm"backend: "${triton_backend}"max_...
下面我们先使用TensorRT-LLM来进行模型的推理,然后介绍TensorRT-LLM在提升推理性能上做的部分优化。 3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/...
3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/data -p 8000:8000 --entrypoint /bin/bash -itd nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04 ...
Before Triton 23.10 release, please useOption 3 to build TensorRT-LLM backend via Docker. Run the Pre-built Docker Container Starting with Triton 23.10 release, Triton includes a container with the TensorRT-LLM Backend and Python Backend. This container should have everything to run a TensorRT-LL...
The Triton TensorRT-LLM Backend. Contribute to triton-inference-server/tensorrtllm_backend development by creating an account on GitHub.
3.Tensorrt_llm编译部署 考虑到后续我们可能需要基于源码进行调整,更方便发现和解决问题,优化模型等需求,所以本文主要介绍如何基于TensorRT_LLM backend源码编译模块,以及部署自己算法模型的过程。 3.1 拉取基础镜像 根据官网对cuda版本的需求,拉取对应的版本,我使用的23.08版本。