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 /
1、编辑TensorRT-LLM 根目录下的 .gitmodules 文件。 图1 .gitmodules 文件 2、挨个儿切换成 ssh 地址。 图2 SSH clone 链接 3、配置你的系统,以便支持 Git ssh 拉取代码。请参考:git 使用 ssh 拉取代码 手动编译docker镜像 NOTE:建议安装 CUDA 12.2 ,以便顺利编译成功。 TensorRT-LLM 自带了一个命令一键...
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 cdTensorRT-LLM git submodule update --init...
已经是每个request单独使用一个decode stream进行推理,不同的request是交替运行的,IFB实际上Decode优先的调度策略;而vLLM中的continuos batching是首Token优先的调度策略;因此在IFB模式下,开启enable_chunked_context,应该不会有特别明显的性能提升(TODO: 后续有更详细的...
cd TensorRT-LLM/ make -C docker release_build 5、运行docker镜像 make release_run 或者按官方的操作来 cd TensorRT-LLM/ make -C docker release_run 运行后会看到起来的容器 但是这个容器有可能会登录进去后 退出后出现容器丢失的情况 因此修改Makefile文件 ...
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...
当使用像FastAPI这样的工具时,开发人员必须设置API服务器,编写Dockerfile,并正确配置CUDA,这里面包含了很多服务器后端的工作,有时候我们并不熟悉,所以这里我们介绍一个简单的开源工具Truss。 Truss允许开发人员使用GPU打包他们的模型,并在任何云环境中运行它们。它有很多很棒的功能,使集成模型变得轻而易举。使用Truss的...
Spark-TTS 是一款自回归 LLM TTS 模型,它采用经过扩词表预训练的 Qwen2.5-0.5B LLM 来预测 Speech Token,并基于 VAE Decoder 重构最终音频。其部署方案通过 NVIDIA TensorRT-LLM 加速基于 LLM 的语义 Token 预测模块,并借助 NVIDIA Triton 串联其余组件,支持离线合成与流式推理两种模式。
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...