原文链接:TensorRT-LLM:大模型部署离不开的框架 一、TensorRT-LLM的优势 TensorRT-LLM(TensorRT for Large Language Models)旨在解决大型语言模型在实际应用中面临的性能瓶颈问题。通过提供一系列专为LLM推理设计的优化工具和技术,TensorRT-LLM能够显著提升模型的推理速度,降低延迟,并优化内存使用。 二、TensorRT-LLM的核心...
本文将结合 TensorRT-LLM (作为后端推理引擎)与 Triton Inference Server 完成 LLM 服务部署工作。 另外,我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github:llm-action,有需要的朋友自取。 简介 TensorRT-LLM 是一个用于定义大语言模型并构建 TensorRT 引擎的Python API,以高效地在 NVIDIA GPU 上执行推理。 Tens...
Triton类似TfServing这种产品,当然他兼容的模型框架要比tfserving多,其前身就是TensorRT inference server,它的优势是提供了很多开箱即用的工具,帮我们快速的将AI模型部署到生产环境中提供给业务使用,不用我们去自研一套部署部署工具。 NVIDIA Triton 推理服务器具有以下的特性: ● 支持多种开源框架的部署,包括TensorFlow...
利用NVIDIA TensorRT-LLM优化与部署LoRA及LLM模型 简介:本文介绍了如何使用NVIDIA TensorRT-LLM工具来调整和部署LoRA与LLM模型,探讨其中的技术痛点,提供实践案例,并展望了这一技术在AI领域的前景。 随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)和参数高效的微调方法(如LoRA)在各个领域得到了广泛应用。然而,这些模型的...
为此,英伟达推出了TensorRT-LLM,一个专为LLM设计的推理工具。TensorRT-LLM是一个开源库,旨在定义、优化和执行大型语言模型(LLM)在生产环境的推理。它充分利用了TensorRT的优化技术,确保在GPU上实现高效推理。工作原理TensorRT-LLM的核心是优化。它通过对模型的计算图进行一系列优化,如层融合、低精度运算和剪枝等,以减少...
在这次Ignite大会上，虽然关于Windows 11支持TensorRT-LLM的消息字数不多，但信息量确实堪称爆炸。目前全球已经超过一亿台的RTX PC，而这些新优化、新模型和新资源已经彻底加速了AI在RTX PC上的开发和部署。同时，据NVIDIA表示，全球已经有400多个合作伙伴加入了这一行列，发布了数据众多的经由RTX GPU加速的AI驱动下的...
在GPU云服务器上快速部署TensorRT-LLM以构建大语言模型的推理环境,页签。按需选择付费类型、地域、网络及可用区、实例规格、镜像等配置。需要注意的参数项设置如下图所示,其他配置项参数的详细说明,请参见。
TensorRT-LLM具备一系列特性，是当前大模型部署不可或缺的工具：环境准备方面，需确保CUDA版本为12.x，如非此版本，请先进行升级。建议自行构建tritonserver和TensorRT-LLM最新的镜像（官方镜像尚未更新至v0.6.1版本）。以下是v0.6.1版本的编译过程，可参考以下链接：github.com/triton-infer...构建...
部署api,并调用api进行对话 python3 api.py 另开一个终端,进入qwen/client目录 cd ~/Qwen-7B-Chat-TensorRT-LLM/qwen/client 执行以下四种方式中的任意一种: async_client.py,通过异步的方式调用api,通过SSE协议来支持流式输出。 normal_client.py,通过同步的方式调用api,为常规的HTTP协议,Post请求,不支持流式输...
TensorRT-LLM的特性,安装以及大模型部署(流式,非流式) Triton Inference Server的trtllm-backend, vllm-backend的部署 vLLM特性,安装及大模型部署 Langchain实现RAG(ChatGLM3-6B) Langchain+TensorRT-LLM实现RAG Langchain+Triton Inference Server实现RAG Langchain+vLLM实现RAG 关于详细的slide介绍,请在issue中索要...