以chatglm2-6b模型为基础,进行lora微调后,对模型进行参数合并后,可以使用tensortrt-llm的example进行部署,合并后的模型的推理结果和合并前的模型的推理结果一致。 lora的源码不在赘述,主要看一下lora模型参数是如何合并到base model中的: lora模型如下: base模型如下: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel...
下载TensorRT-LLM源码 git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git git submodule update --init --recursive --force # 手动安装一些依赖(直接install requirement.txt容易被mpi4py卡主) pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple python3 -m pip uninstall ...
之前玩内测版的时候就需要cuda-12.x,正式出来仍是需要cuda-12.x,主要是因为tensorr-llm中依赖的CUBIN(二进制代码)是基于cuda12.x编译生成的,想要跑只能更新驱动。 因此,想要快速跑TensorRT-LLM,建议直接将nvidia-driver升级到535.xxx,利用docker跑即可,省去自己折腾环境,至于想要自定义修改源码,也在docker中搞就可...
这些库包括protobuf、glog、gflags、gtest等。可以使用包管理器(如apt或yum)来安装这些库,也可以手动下载源码编译安装。安装好依赖库后,就可以开始编译TensorRT-LLM了。首先,需要从GitHub上克隆TensorRT的源码,然后进入源码目录,使用CMake来配置构建选项。在配置过程中,需要指定CUDA和cuDNN的路径,以及其他一些选项。在配...
执行以下命令,进入解压好的TensorRT-LLM源码目录。 cd TensorRT-LLM-0.10.0/examples/qwen 执行以下命令,安装模型所需的依赖软件。 sudo pip install -r requirements.txt 依次执行以下命令,配置模型参数并构建模型Engine。 python3 convert_checkpoint.py --model_dir /home/ecs-user/Qwen1.5-4B-Chat --output_dir...
# 下载TensorRT-LLM源码 git clone -b v0.9.0 https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git cd TensorRT-LLM git lfs install # 在加载模型前,需要先将模型格式转为TensorRT-LLM的checkpoint格式 cd examples/llama/ python3 convert_checkpoint.py --model_dir /data/llama-2-7b-ckpt --output_dir llama-...
获取TensorRT-LLM源码:通过Git克隆TensorRT-LLM仓库,并安装必要的依赖项(如git-lfs)。 编译TensorRT-LLM:使用提供的脚本(如build_wheel.py)编译TensorRT-LLM,并生成Python wheel文件。 安装和运行:使用pip安装wheel文件,并运行TensorRT-LLM提供的示例或自定义模型。 3. 模型优化和部署 模型转换:将训练好的模型转换为...
tensorrt llm需要进行源码编译安装，官方提供的方式为通过docker进行安装。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...
首先,创建一个模型库,以便Triton可以读取模型和任何相关元数据。tensorrtllm_backend存储库包含all_models/inflight_batcher_llm/下适当模型存储库的骨架。该目录中有以下子文件夹,其中包含模型执行过程不同部分的构件: /preprocessing和/postprocessing:包含适用于 Python 的 Triton 后端,用于在字符串和模型运行所用...
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74.4%（greedy decoding）开源SOTA成绩。以下是量化实践的具体步骤：安装流程：构建容器并安装TensorRT-LLM，注意构建过程中需从源码构建wheel。构建完成后，参考READ...