TensorRT-LLM 可在 NVIDIA GPU 上加速和优化最新的大语言模型(Large Language Models)的推理性能。该开源程序库在 /NVIDIA/TensorRT-LLM GitHub 资源库中免费提供。 近期,我们收到了许多用户的积极反馈,并表示,TensorRT-LLM 不仅显著提升了性能表现,还成功地将其应用集成到各自的业务中。TensorRT-LLM 强大的性能和与...
git clone -b v0.9.0 https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git cd TensorRT-LLM git lfs install # 在加载模型前,需要先将模型格式转为TensorRT-LLM的checkpoint格式 cd examples/llama/ python3 convert_checkpoint.py --model_dir /data/llama-2-7b-ckpt --output_dir llama-2-7b-ckpt-f16 --dtype...
根据官方文档:Best Practices for Tuning the Performance of TensorRT-LLM(https://nvidia.github.io/Tens...) 中的介绍,max_num_tokens表示engine支持并行处理的最大tokens数,TensorRT-LLM需要为此预留部分的显存,此参数与max_batch_size存在相互制约的关系。由于TensorRT-LLM需要根据max_num_tokens预留显存,因此该值...
但是TensorRT LLM并不支持开箱即用所有的大型语言模型(原因是每个模型架构是不同的)。但是TensorRT所作的做深度图级优化是支持大多数流行的模型,如Mistral、Llama和Qwen等。具体支持的模型可以参考TensorRT LLM Github官方的列表 TensorRT-LLM的好处 TensorRT LLM python包允许开发人员在不了解c++或CUDA的情况下以最高性能...
但是TensorRT LLM并不支持开箱即用所有的大型语言模型(原因是每个模型架构是不同的)。但是TensorRT所作的做深度图级优化是支持大多数流行的模型,如Mistral、Llama和Qwen等。具体支持的模型可以参考TensorRT LLM Github官方的列表 TensorRT-LLM的好处 TensorRT LLM python包允许开发人员在不了解c++或CUDA的情况下以最高性能...
= 0: print(f"tensorrt_llm_inference() error:{err}") return print(output)TensorRT-LLM 加速方案在采用 INT8 模型量化的情况下，相比于默认的 Baichuan2-7B-Chat 模型，显存峰值降低了 43.8%，时延降低了 61.1%。参考文献：https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/architecture.html https://www...
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains component
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and support state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ r
TensorRT-LLM(8)--数值精度(github翻译) HelloGPT 计算机虚拟现实 4 人赞同了该文章 目录 收起 1、FP32、FP16 和 BF16 2、量化和反量化 (Q/DQ) QuantizerPerToken类 3、INT8 SmoothQuant (W8A8) 4、INT4 和 INT8 仅重量(W4A16 和 W8A16) ...
TensorRT-LLM、MHA、MQA和GQA是由操作符tensorrt_llm.functional.gpt_attention实现的。 1.1 重要提示 当前的实现支持2种输入模式:Padded和Packed(non-padded)。packed模式始终是内存高效且比padded模式更快,未来的版本可能会把padded模式去除。 1.2 Padded 和 Packed 张量 在TensorRT-LLM中,GPT注意力算子支持2种不同类...