TensorRT-LLM 介绍 是一款由 NVIDIA 推出的大语言模型(LLMs)推理加速框架,为用户提供了一个易于使用的 Python API,并使用最新的优化技术将大型语言模型构建为 引擎文件,以便在 NVIDIA GPU 上高效地进行推理。 TensorRT-LLM 也提供了支持被 集成的后端,用于将模型部署成在线推理服务,并且支持 In-Flight Batching...
在使用 LLM API 进行单节点多 GPU 推理时,无需添加 mpirun 前缀。您可以直接运行 python llm_inference_distributed.py 来执行多 GPU 推理。 Slurm 节点上的挂起问题 在使用 Slurm 管理的节点上遇到挂起或其他问题时,请在启动脚本中添加前缀 mpirun -n 1 --oversubscribe --allow-run-as-root。 示例命令: mp...
LLM API LLM API 是一个 Python API ，旨在促进直接在 Python 中使用 TensorRT-LLM 进行设置和推理。它只需指定 HuggingFace 存储库名称或模型检查点即可实现模型优化。LLM API 通过单个 Python 对象管理检查点转换、引擎构建、引擎加载和模型推理来简化流程。from tensorrt_llm import LLM, SamplingParamsdef main()...
### 关键词 TensorRT-LLM, Python API, 大型语言模型, NVIDIA GPU, 代码示例 ## 一、TensorRT-LLM Python API概览 ### 1.1 介绍TensorRT-LLM及其在NVIDIA GPU上的应用优势 在当今的人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展正以前所未有的速度推动着自然语言处理技术的进步。然而,随着模型规模的不断膨胀,其训练与...
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 components to create Python and C++ runtimes that ex...
TRT-LLM当前支持python和cpp(可以直接使用cpp,也可以使用cpp的bybind接口)两种模式的runtime 通过example下的各个模型的build.py来构建离线模型,通过example下的run.py(不同的业务适配一下run.py中的逻辑即可)来运行模型 TRT-LLM默认支持kv-cache,支持PagedAttention,支持flashattention,支持MHA/MQA/GQA等 ...
使用TensorRT-LLM的Python API对模型进行优化。TensorRT-LLM提供了多种优化选项,如张量并行、流水线并行等。您可以使用API中的函数对模型进行优化。示例代码:```pythonimport tensorrt as trtfrom tensorrt_llm import llm_api as api, llm_utils as utils, llm_model as model_llm, llm_config as config_llm, ...
在使用 LLM API 进行单节点多 GPU 推理时,无需添加 mpirun 前缀。您可以直接运行 pythonllm_inference_distributed.py 来执行多 GPU 推理。 Slurm 节点上的挂起问题 在使用 Slurm 管理的节点上遇到挂起或其他问题时,请在启动脚本中添加前缀 mpirun -n 1 --oversubscribe --allow-run-as-root。 示例命令: mpi...
当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此，各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用...
其中包括Meta Llama 2、OpenAI GPT-2和GPT-3、Falcon、Mosaic MPT、BLOOM等10多个模型，所有这些模型都可以使用简单易用的TensorRT-LLM Python API来调用。 这些功能可帮助开发人员更快、更准确地搭建定制化的大语言模型，以满足各行各业的不同需求。In-flight批处理 现如今大型语言模型的用途极其广泛。一个模型可以...