虽然取的名字提到LLM(Large Language Model,大语言模型),但其实TensorRT-LLM可以用来搭建任意AI模型,单卡多卡版本的都可以搞。 TensorRT-LLM将TensorRT、来自FasterTransformer的优化版kernel、预处理和后处理以及多GPU/多节点通信封装在一个Python API中,用于...
TensorRT-9.0和TensorRT-LLM马上要发布了,这里先汇总一下信息,然后搞搞搞。需要注意这俩是两个不一样的东西,后者继承自fastertransformer,是大语言版本的tensorrt,依赖tensorr9.0去跑。 TensorRT-LLM将Faster…
本文比较了多种LLM推理引擎,包括TensorRT-LLM、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM,分析了它们在推理速度、ROUGE分数等方面的表现。TensorRT-LLM的INT8模型在推理速度上表现优异,各引擎整体性能均优于未优化的HF模型。
LLM擅长文本生成应用程序,如聊天和代码完成模型,能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务,所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 Tenso…
# 指定 TensorRT-LLM Engine 构建脚本路径 BUILD_SCRIPT=tensorrtllm_backend/tensorrt_llm/examples/baichuan/build.py # 创建输出目录 mkdir-p${TRITON_REPO} cp-r tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm/*${TRITON_REPO}/ # 拷贝 Tokenizer 相关文件到输出目录 ...
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: ...
LLM推理引擎怎么选?TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM,TensorRTINT8模型在推理速度上优于HF模型和TensorRT模型,而TensorRT模型在总结任务上表现更好,ROUGE得分最高。可以看到
TensorRT的使用,尝试对LLM进行加速。本文为采坑记录 环境:ubuntu20.04, cuda 12.2, pytorch 2.0.1, tensorrt 8.6.1, torch_tensorrt 1.4.0, transformer 0.6.0 设备有限,仅打算尝试[opt-1.3b](
TensorRT-LLM 加速方案在采用 INT8 模型量化的情况下,相比于默认的 Baichuan2-7B-Chat 模型,显存峰值降低了 43.8%,时延降低了 61.1%。 https://githu…