虽然trtllm文档里给人一种这一块和vllm里的kv cache manager差不多,但是实测下来,这里的kv cache manager更加高效,同样都是paged kv cache,猜测trtllm的paged kv cache在reuse的地方做的更加优秀,那么在相同显存下可以实现更高的吞吐,然而,这一块,闭源。 host调度开销 profile trtllm的时候,发现generation step与...
操作系统:建议使用Linux系统,如Ubuntu 20.04 LTS。 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 \ ...
TensorRT-LLM 是一个用于定义大语言模型并构建 TensorRT 引擎的Python API,以高效地在 NVIDIA GPU 上执行推理。 TensorRT-LLM 包含用于创建 Python 和 C++ 运行时以及执行这些 TensorRT 引擎的组件。它还包括一个用于与 NVIDIA Triton 推理服务集成的后端(tensorrtllm_backend);使用 TensorRT-LLM 构建的模型可以在单个...
from datetime import datetime import random from PIL import Image import numpy as np import copy ...
(16, 3, 224, 224)) config.add_optimization_profile(profile) with open(onnx_model...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化GitLFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
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TensorRT-LLM TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载...