Anyway,为了避免出现各种奇怪的问题,tensorrt_llm/config.pbtxt、tensorrt_llm_bls/config.pbtxt以及trtllm-build中使用的max_batch_size最好保持一致。补充一下,由于tensorrtllm_backend中,还有ensemble、preprocessing和postprocessing,因此需要把里边con
模型的处理(项目TensorRT-LLM):格式转化、编译engine;此时已可独立跑批。 服务启动(项目tensorrtllm_backend):修改模型配置、服务启动 1.格式转化 参考:TensorRT-LLM\examples\qwen # Convert weights from HF Tranformers to TensorRT-LLM checkpoint python3 convert_checkpoint.py --model_dir gpt2 \ --dtype float...
python3 tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i${TRITON_REPO}/tensorrt_llm/config.pbtxt${OPTIONS} # 建立 /data/model 的软链(TIONE在线服务中,模型默认挂载到此处) mkdir-p /data ln-s${TRITON_REPO}/data/model # 本地启动 Triton 推理服务调试 ...
包含优化器和运行环境，为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是专门用于编译和优化大...
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...
NVIDIA 原生推出的 TensorRT-LLM 展现出卓越的性能表现。 相比主流推理框架 vLLM ,TensorRT-LLM 在不同长度的 Prompt 输入下,推理速度提升高达 17.2% ,显著提升了模型的推理速度。 多样化模型支持灵活部署 TensorRT-LLM 支持多种主流 LLM 架构,包括但不限于: ...
1. LLM 推理 - TensorRT-LLM 与 Triton Inference Server 随着LLM越来越热门,LLM的推理服务也得到越来越多的关注与探索。在推理框架方面,tensorrt-llm是非常主流的开源框架,在Nvidia GPU上提供了多种优化,加速大语言模型的推理。但是,t
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。
使用TensorRT-LLM部署模型首先就是要对模型进行编译,这里我们将使用Mistral 7B instruction v0.2。编译阶段需要GPU,所以为了方便使用我们直接在Colab上操作。 TensorRT LLM主要支持高端Nvidia gpu。所以我们在Colab上选择了A100 40GB GPU。 下载TensorRT-LLM git库。这个repo包含了编译模型所需的所有模块和脚本。
克隆 TensorRT-LLM 后端存储库：cd ..git clone git@github.com:triton-inference-server/tensorrtllm_backend.gitcd tensorrtllm_backend 运行 llama 7b 的端到端工作 初始化 TRT-LLM 子模块：git lfs installgit submodule update --init --recursive 从 HuggingFace 下载 LLaMa 模型：huggingface-cli login...