// 仅cpp的代码包 : 仅编译 TensorRT-LLM/cpp 下面的c++和cuda代码 // cpp + python的包: 编译 TensorRT-LLM/cpp 和 TensorRT-LLM/tensortrt-llm 下面的c++ cuda python代码 2.1.2 编译过程分析 docker的整个编译过程从如下命令开始 // 在llm源码顶层目录下执行该命令 make -C docker release_build 调用mak...
LLM源码 git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git git submodule update --init --recursive --force # 手动安装一些依赖(直接install requirement.txt容易被mpi4py卡主) pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple python3 -m pip uninstall cugraph torch ...
因此,想要快速跑TensorRT-LLM,建议直接将nvidia-driver升级到535.xxx,利用docker跑即可,省去自己折腾环境,至于想要自定义修改源码,也在docker中搞就可以。 理论上替换原始代码中的该部分就可以使用别的cuda版本了(batch manager只是不开源,和cuda版本应该没关系,主要是FMA模块,另外TensorRT-llm依赖的TensorRT有cuda11.x...
TensorRT-LLM具有高性能推理优化能力,本文以使用TensorRT-LLM快速运行Qwen1.5-4B-Chat模型为例。 执行以下命令,下载TensorRT-LLM源代码。 本示例以TensorRT-LLM 0.10.0版本为例,您可以根据自己实际情况进行相应修改。 wget https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/archive/refs/tags/v0.10.0.tar.gztar xvf v0.10....
执行以下命令,进入解压好的TensorRT-LLM源码目录。 cd TensorRT-LLM-0.10.0/examples/qwen 执行以下命令,安装模型所需的依赖软件。 sudo pip install -r requirements.txt 依次执行以下命令,配置模型参数并构建模型Engine。 python3 convert_checkpoint.py --model_dir /home/ecs-user/Qwen1.5-4B-Chat --output_dir...
首先,需要从GitHub上克隆TensorRT的源码,然后进入源码目录,使用CMake来配置构建选项。在配置过程中,需要指定CUDA和cuDNN的路径,以及其他一些选项。在配置好构建选项后,就可以使用Ninja来编译TensorRT-LLM了。一般来说,编译过程需要一些时间,具体取决于计算机的性能和系统的负载情况。一旦编译完成,就可以将编译得到的库文件...
# 下载TensorRT-LLM源码 git clone -b v0.9.0 https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git cd TensorRT-LLM git lfs install # 在加载模型前,需要先将模型格式转为TensorRT-LLM的checkpoint格式 cd examples/llama/ python3 convert_checkpoint.py --model_dir /data/llama-2-7b-ckpt --output_dir llama-...
TensorRT-LLM(TensorRT for Large Language Models)是NVIDIA推出的一个高性能深度学习推理优化库,专门针对大型语言模型进行优化。它利用TensorRT的强大功能,通过层融合、内核选择和精度调整等技术,显著提升模型的推理速度和效率。TensorRT-LLM不仅支持多种量化选项(如FP16、INT8),还提供了动态批处理和分页注意力机制,进一步...
TRT-LLM对于Batch Manager提供了.a文件，用于支持in-flight batching of requests，来较小队列中的数据排队时间，提高GPU利用率。当前支持（0.7.1）的模型如下：tensorrt llm需要进行源码编译安装，官方提供的方式为通过docker进行安装。docker方式编译可以参考官方文档，此处做进一步说明。使用docker方式，会将...
NVIDIA TensorRT-LLM 优化库 搭载TensorRT-LLM 后端的 NVIDIA Triton 本教程使用 StarCoder,这是一个 155 亿个参数 LLM,使用 The Stack (v1。2)中的 80 多种编程语言进行训练。StarCoder 的基础模型使用来自 80 多种编程语言、GitHub 问题、Git Commits 和 Jupyter Notebooks 的 1 万亿个令牌进行训练。...