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
一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。 汀丶人工智能 2024/05/28 12.5K0 LLM推理后端性能大比拼,来自BentoML团队的深度评估! LLM后端量化模型性能 选择适宜的推理后端来服务大型语言模型 (LLMs) 至关重要。它...
# Build model with both INT8 weight-only and INT8 KV cache enabledpython convert_checkpoint.py --model_dir ./llama-models/llama-7b-hf \ --output_dir ./tllm_checkpoint_1gpu_int8_kv_wq \ --dtype float16 \ --int8_kv_cache \ --use_weight_only \ --weight_only_precision int8trtll...
tree cpp/build/tensorrt_llm/ -L 1 可以发现编译得到的动态库libtensorrt_llm.so及静态库libtensorrt_llm_static.a 5.加载llama-2-7b-hf模型 1.下载llama模型 对于llama模型,tensorrt-llm支持hf格式的,可以从hugging face下载,不过需要先申请账号,获得权限,或者下载huggingface上别人微调后的。我这里是在meta官网...
- TensorRT-LLM比llama.cpp在相同硬件上快30-70% - TensorRT-LLM在连续运行时消耗的内存较少,GPU VRAM利用率略高于llama.cpp - TensorRT-LLM编译的模型大小比llama.cpp小20%以上 - TensorRT-LLM不如llama.cpp方便,需要为特定的操作系统和GPU架构编译模型 - TensorRT-LLM不支持旧一代NVIDIA GPU - TensorRT-LLM在...
TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。所以我们在Colab上选择了A100 40GB GPU。 下载TensorRT-LLM git库。这个repo包含了编译模型所需的所有模块和脚本。 !git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git %cd TensorRT-LLM/examples/llama 然后安装所需的包 ...
因为在尝试做部署与推理Llama3-8B-Chinese-Chat模型的过程中遇到了一个暂时未解决的问题,具体报错为:RuntimeError: 【TensorRT-LLM】【ERROR】 Assertion failed: mpiSize == tp * pp (/home/jenkins/agent/workspace/LLM/release-0.10/L0_PostMerge/tensorrt_llm/cpp/tensorrt_llm/runtime/worldConfig.cpp:99)...
TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。所以我们在Colab上选择了A100 40GB GPU。 下载TensorRT-LLM git库。这个repo包含了编译模型所需的所有模块和脚本。 !git clone https:///NVIDIA/TensorRT-LLM.git %cd TensorRT-LLM/examples/llama 1. 2. 然后安装所需的包 ...
微软与 NVIDIA 合作,宣布在其 Azure AI Foundry 平台上实现 Meta Llama 系列模型的变革性性能提升。这些进步由NVIDIA TensorRT-LLM优化提供支持,在保持模型输出质量的同时,显著提高了吞吐量、降低了延迟并提高了成本效益。 通过这些改进,Azure AI Foundry 客户可以实现显著的吞吐量提升:在模型目录...
随着近期新增的 Llama 3.3 70B (一种纯文本指令调整模型),Meta 的开放 大语言模型 (LLMs) 集合将继续增长。