--tokenizer_dir ./tmp/Qwen/7B/ \ --engine_dir=./tmp/Qwen/7B/trt_engines/int8_kv_cache_weight_only/1-gpu 主需要输入这几个参数就可以运行 说明提前,当前所有推理均以 in tensorrt_llm/cpp/tensorrt_llm/thop/dynamicDecodeOp.cpp,的FasterTransformer.DynamicDecodeOp,所以不做详细学习,因为这个是trt另...
我们再次分析了 example/llama 的 smooth quant 过程,并参考了其 build.py 文件,发现其中一个有一个 from tensorrt_llm.models import smooth_quantize 过程。在这个过程中,_smooth_quantize_llama 函数会替换掉 trt-llm 原本的模型结构。因此,我们在 qwen/utils 目录下建立了一个 quantization.py 文件,参考了 lla...
我们再次分析了 example/llama 的 smooth quant 过程,并参考了其 build.py 文件,发现其中一个有一个 from tensorrt_llm.models import smooth_quantize 过程。在这个过程中,_smooth_quantize_llama 函数会替换掉 trt-llm 原本的模型结构。因此,我们在 qwen/utils 目录下建立了一个 quantization.py 文件,参考了 lla...
python3 convert_checkpoint.py --workers 2 --model_dir /model/qwen72b --output_dir /model/trt-llm-ckpt/qwen72b/2nd --dtype float16 --use_weight_only --weight_only_precision int4_gptq --per_group --group_size 128 --dense_context_fmha --dense_context_fmha 选项在上下文阶段启用密集的F...
HuggingFace 版 Qwen 采用默认配置,未安装,未启用 FlashAttention 相关模块。 当最大输入长度:2048, 最大新增长度:2048,num-prompts=100, beam=1, seed=0 时,BenchMark 结果如下: 图1:TensorRT-LLM 与 HuggingFace 吞吐以及生成对比 (吞吐加速比最高 4.25, 生成加速比最高 4.69) ...
docker exec -it trt-llm bash 转换权重 进入到容器内部 cd examples/qwen pip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install -r requirements.txt 中间会报tensorrt版本冲突,忽略即可。 执行转换: python3 build.py --hf_model_dir /home/Qwen-7b/ --dtype bfloat16 --...
cd qwen_tensorrt_llm 接着创建新的python环境: conda create-n trt_llm python==3.10.12 conda activate trt_llm 现在到了最重要的环节,就是安装依赖了: pip install torch==2.1.0torchvision==0.16.0torchaudio==2.1.0--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ...
TRT_LLM engine 编译时最大输入长度:2048, 最大新增长度:2048。 HuggingFace 版 Qwen 采用默认配置,未安装,未启用 FlashAttention 相关模块。 测试时: beam=batch=1,max_new_tokens=100。 测试结果(该结果由examples/qwen/summarize.py生成。注:量化后分数与原版分数越接近,精度越好): ...
深入探讨 tensorrt-llm 与 qwen 结合的 fp16 引擎构建与推理代码解析。在了解构建部分后，进入核心的推理代码阶段，是理解 tensorrt-llm 中 trtllm 推理加速机制的关键。构建 fp16 推理引擎，仅需几个核心参数，启动推理过程。首先准备运行环境，包括加载模型、词汇表以及预设参数。模型加载与用户输入处理...
无声优化者——完成对 Qwen-7B-Chat 实现推理加速。在开发过程中,克服了 Hugging Face 转 Tensor-LLM、首次运行报显存分配错误、模型 logits 无法对齐等挑战与困难,最终在优化效果上,吞吐量最高提升了 4.57 倍,生成速度最高提升了 5.56 倍。 https://github.com/Tlntin/Qwen-7B-Chat-TensorRT-LLM ...