目前这个功能是需要tune的,具体可以参考TensorRT-LLM文档:nvidia.github.io/Tensor,chunked context的性能和max_num_tokens有关,因为max_num_tokens影响到了并行处理中组batch的大小,如果本来max_num_tokens就设置地非常大的话,可能开启chunked context不一定会有性能收益,但是在max_num_tokens较小的场景,chunked context...
本文档描述了 TensorRT-LLM 中实现的不同方法,并包含不同模型的支持矩阵。 1、FP32、FP16 和 BF16 TensorRT-LLM 中实现的不同模型使用 32 位 IEEE 浮点 (FP32) 数字。当检查点可用时,模型还支持 16 位 IEEE 浮点数 (FP16) 和 16 位 Bfloat16 (BF16),如此处所述。
11m= LLM(, build_config=Buildconfig( max_num_tokens=4096, max batch size=128, max_beam_width=4)) 更多详情请参考buildconfig 文档: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/blob/main/tensorrt_llm/builder.py#L476-L509 2.4 自定义 Runtime 类似于 build_config,您也可以使用 runtime_config、peft_...
文本生成接口API可以参考 Triton 的文档,示例如下: # 公网访问地址可从在线服务实例网页前端的【服务调用】Tab 页获取 SERVER_URL=https://service-***.sh.tencentapigw.com:443/tione # 非流式调用 curl-X POST${SERVER_URL}/v2/models/tensorrt_llm_bls/generate -d'{"text_input": "<reserved_10...
本文档详细介绍了TensorRT-LLM在不同数值精度下的实现方式，以及所支持的模型矩阵。在TensorRT-LLM中，模型主要使用32位IEEE浮点数（FP32）进行运算。此外，当可用时，模型还会支持16位IEEE浮点数（FP16）和16位Bfloat16（BF16），以提升性能。TensorRT-LLM通过INT8量化技术实现浮点数到整数的转换，其中...
为了配合这些更新,NVIDIA改进了文档和项目组织: -文档更新:全面更新了文档,包括性能调优的最佳实践和工作流增强。 -项目结构改进:改进了项目README结构,以便更轻松地导航和理解。 -分支管理:维护一个稳定的分支,用于可靠的发布,以及一个开发分支,用于持续的实验性更新,平衡稳定性和创新。
本文档详细描述了使用TensorRT-LLM对CodeFuse-CodeLlama-34B进行int4量化实践的过程。CodeFuse是由蚂蚁集团开发的大型代码语言模型，旨在支持软件开发全生命周期。CodeFuse-CodeLlama-34B基于CodeLlama-34b-Python模型，通过高质量指令数据集和多任务范式微调，取得在HumanEval Benchmarks Python Pass@1中的74....
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains component
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，会将依赖的各种编译工具和sdk都下载好，后面会详细分析一下docker的编译过程。编译有2种包，一种是仅包含cpp的代码包，一种是cpp+python的wheel包。docker的整个编译过程从如下命令开始：调用make，makefile在 docker/Makefile 下面，里面...
商品表示:在实际操作中,直接生成文档或商品描述几乎是不可行的。因此,我们采用短文本序列,即语义 ID,来表征商品。选取高点击商品的标题、类目等语义信息,经由编码器模型获得向量表示,再利用 RQ-VAE 对向量进行残差量化,从而获得商品的语义 ID。例如,商品:“XXX 品牌 14+2024 14.5 英寸轻薄本 AI 全能本高性能独显...