# Quantize model into FP8 and export trtllm checkpointpython ../quantization/quantize.py --model_dir ./tmp/Qwen/7B/\--dtype float16\--qformat fp8\--kv_cache_dtype fp8\--output_dir ./tllm_checkpoint_1gpu_fp8\--c
我这里由于网络问题无法自动下载数据集,因此,加载本地数据集,对做/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorrt_llm/quantization/quantize_by_modelopt.py代码了少量改动。 def get_calib_dataloader(dataset_name_or_dir="cnn_dailymail", ... elif "cnn_dailymail" in dataset_name_or_dir: dataset = ...
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...
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，推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。1. 量化 模型量化技术是通过降低原始模...
TensorRT-LLM还提供了一个名为H100 Transformer Engine的功能，能有效降低大模型推理时的内存消耗和延迟。因为LLM包含数十亿个模型权重和激活函数，通常用FP16或BF16值进行训练和表示，每个值占用16位内存。然而，在推理时，大多数模型可以使用量化（Quantization）技术以较低精度有效表示，例如8位甚至4位整数（INT8或 ...
quantized_model=model.enable_quantization(precision='FP8')# Build and execute the quantized model engine=quantized_model.build_engine()result=engine.execute(input_data) 生态集成 作为NVIDIA官方产品,TensorRT-LLM在构建时考虑了适应性,准备与新兴的LLM生态系统集成。随着新模型架构的出现和现有模型的完善,TensorR...
! cd /root/TensorRT-LLM/examples/baichuan # Build the Baichuan V2 7B model using a single GPU and apply INT8 weight-only quantization. ! python3 build.py--model_version v2_7b \ --model_dir ./Baichuan2-7B-Chat \ --dtype float16 \ ...
因为LLM包含数十亿个模型权重和激活函数,通常用FP16或BF16值进行训练和表示,每个值占用16位内存。 然而,在推理时,大多数模型可以使用量化(Quantization)技术以较低精度有效表示,例如8位甚至4位整数(INT8或 INT4)。 量化(Quantization)是在不牺牲准确性的情况下降低模型权重和激活精度的过程。使用较低的精度意味着每...
TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。 1. 量化 模型量化技术是通过降低原始模型的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。TensorRT 支持多种模型的多种精度,以下列举了部分主流模型支持的量化精度。 W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2],在不降低模型推理准确率的前提下,将模型权重和激活层...
importtensorrtllmastrtllm# Initialize the modelmodel = trtllm.LargeLanguageModel('./path_to_your_model')# Enable quantizationquantized_model = model.enable_quantization(precision='FP8')# Build and execute the quantized modelengine = quantized_model.build_engine() ...