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...
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...
理论上替换原始代码中的该部分就可以使用别的cuda版本了(batch manager只是不开源,和cuda版本应该没关系,主要是FMA模块,另外TensorRT-llm依赖的TensorRT有cuda11.x版本,配合inflight_batcher_llm跑的triton-inference-server也和cuda12.x没有强制依赖关系): tensorrt-llm中预先编译好的部分 说完环境要求,开始配环境吧!
Launch Triton docker containernvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-trtllm-python-py3with TensorRT-LLM backend. Make anenginesfolder outside docker to reuse engines for future runs. Make sure to replace the<xx.yy>with the version of Triton that you want to use. ...
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:/...
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/ ...
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_...
TensorRT-LLM Backend The Triton backend forTensorRT-LLM. You can learn more about Triton backends in thebackend repo. The goal of TensorRT-LLM Backend is to let you serveTensorRT-LLMmodels with Triton Inference Server. Theinflight_batcher_llmdirectory contains the C++ implementation of the backend...
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。
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 ...