dockerpush${MY_IMAGE} 使用上面的自定义镜像来打开一个开发机实例,挂载已申请的 CFS 存储,如下图所示。这里开发机实例需要使用 1 卡推理用的 GPU 用于构建 TensorRT 引擎文件。 构建TensorRT-LLM 模型 进入开发机后,镜像在 /workspace/TensorRT-LLM-examples 目录里已内置好了模型转换的示例代码,...
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 ... ...
下面就可以使用docker构建容器。依次运行以下命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 docker build mistral-7b-tensorrt-llm-truss -t mistral-7b-tensorrt-llm-truss:latest docker tag mistral-7b-tensorrt-llm-truss <docker_user_id>/mistral-7b-tensorrt-llm-truss docker push <docker_user...
使用 GitHub 存储库目录中的 Llama 模型定义。 模型定义是一个最小示例，它显示了 TensorRT-LLM 中可用的一些优化。# From the root of the cloned repository, start the TensorRT-LLM containermake -C docker release_run LOCAL_USER=1# Log in to huggingface-cli# You can get your token from huggingface...
2.3准备 TensorRT-LLM 环境 1. 构建 Notebook 所需镜像。 FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveRUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \apt-get install -y --no-install-recommends \libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim \python3....
准备 TensorRT-LLM 环境 1. 构建 Notebook 所需镜像。FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveRUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim...
首先,克隆并构建NVIDIA/TensorRT-LLM库。最简单的方式是使用附带的 Dockerfile。这些命令将拉取基础容器并安装 TensorRT-LLM 所需的所有依赖项。然后,它将在容器中构建并安装 TensorRT-LLM 本身。 git lfsinstall git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git ...
Docker容器:由于环境搭建涉及多个依赖项和配置,推荐使用Docker构建和运行TensorRT-LLM。首先,从NVIDIA的Docker Hub拉取预配置的PyTorch镜像(如nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3)。 docker run -dt --name tensorrt_llm_lgd \ --restart=always \ --gpus all \ --network=host \ --shm-size=4g \ -m 64G...
1. 搭建docker 环境 切换到 root 用户 更新apt 更新docker 安装nvidia 容器运行时,避免如下错误 安装nvidia image 2 安装tensorrt-llm 安装python 环境 安装tensorrt-llm 3. 源码安装 设置环境 下载源码&编译 安装 4.错误解决 1. 搭建docker 环境 切换到 root 用户 sodu passwd root 更新apt sudo apt-ge...
tensorrt llm需要进行源码编译安装,官方提供的方式为通过docker进行安装 2.1 docker 方式编译 docker方式编译可以参考官方文档,此处做进一步说明。使用docker方式,会将依赖的各种编译工具和sdk都下载好,后面会详细分析一下docker的编译过程 2.1.1 编译步骤 TensorRT-LLM 官方docker方式编译 // docker方式编译 step1: 安装...