大多数巨头,如Anthropic, OpenAI, Anyscale等,已经在使用这个框架为数百万用户提供llm服务。 二、理解TensorRT-LLM 与其他推理技术不同,TensorRT LLM不使用原始权重为模型服务。相反,它会编译模型并优化内核,以便在Nvidia GPU上有效地服务。运行编译模型的性能优势远远大于运行原始模型。这是TensorRT LLM非常快的主要原因...
要使用 TensorRT-LLM 优化 LoRA 调整的 LLM,您必须了解其架构,并确定它最相似的常见基础架构。本教程使用 Lama 2 13B 和 Lama 2 7B 作为基础模型,以及 Hugging Face 上提供的几个 LoRA 调整变体。 第一步是使用此目录中的转换器和构建脚本编译所有模型并为硬件加速做好准备。然后,我将展示使用命令行和 Triton...
当使用像FastAPI这样的工具时,开发人员必须设置API服务器,编写Dockerfile,并正确配置CUDA,这里面包含了很多服务器后端的工作,有时候我们并不熟悉,所以这里我们介绍一个简单的开源工具Truss。 Truss允许开发人员使用GPU打包他们的模型,并在任何云环境中运行它们。它有很多很棒的功能,使集成模型变得轻而易举。使用Truss的...
或者,您可以使用 LLM instance 来创建 Engine 并保存到本地磁盘: llm = LLM() # Save engine to local disk llm.save() 可以参考第一种方法使用 model 参数来加载 Engine。 1.2 使用技巧和故障排除 以下是针对熟悉 TensorRT-LLM 其他 API 的用户,在刚开始使用 LLM API 时可能遇到的常见问题及其解决方案: Ru...
首先,克隆并构建NVIDIA/TensorRT-LLM库。最简单的方式是使用附带的 Dockerfile。这些命令将拉取基础容器并安装 TensorRT-LLM 所需的所有依赖项。然后,它将在容器中构建并安装 TensorRT-LLM 本身。 git lfsinstall git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git ...
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。
使用TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。 1. TensorRT-LLM 编译模型 1.1 TensorRT-LLM 简介 使用TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。
使用TensorRT-LLM进行高性能推理 LLM的火爆之后,英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库,它号称可以...
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。
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM,可以帮助您快速且方便地构建大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型)的推理环境,主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。