使用TensorRT-LLM部署大型语言模型(LLM)涉及多个步骤,包括准备环境、转换模型格式、编写推理代码、优化性能以及部署应用到目标平台。以下是详细的步骤说明: 1. 准备TensorRT环境和LLM模型 首先,确保你的系统安装了NVIDIA的TensorRT库以及所有必要的依赖项。TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)框架,由NVIDIA开发,...
使用Truss的主要好处是,可以轻松地将具有GPU支持的模型容器化,并将其部署到任何云环境中。 安装: pip install --upgrade truss 如果从头开始创建Truss项目,你可以运行下面的命令: truss init mistral-7b-tensort-llm mistral-7b-tensort-llm是我们项目的名称,可以随便编写。运行上面的命令会自动生成部署Truss所需的...
Triton server配置中的max_batch_size: 这个是Triton server本身的dynamic_batching的遗留产物,比如我们在做CV模型的部署时,通常就需要结合triton中的max_batch_size这个参数和dynamic_batching来使用,从而实现动态组batch的功能。这里指的是,triton server的dynamic_batching功能,会把服务请求按照max_batch_size为最大颗粒...
创建以下kubernetes部署: apiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name:mistral-7b-v2-trtnamespace:defaultspec:replicas:1selector:matchLabels:component:mistral-7b-v2-trt-layertemplate:metadata:labels:component:mistral-7b-v2-trt-layerspec:containers:-name:mistral-containerimage:htrivedi05/mistral-7b-v0.2...
接下来使用 Triton 进行服务化部署。 使用Triton 进行服务化部署 要创建生产环境的 LLM 服务,需使用 TensorRT-LLM 的 Triton 推理服务后端( tensorrtllm_backend),以利用 TensorRT-LLM C++ 运行时进行快速推理,并包括一些优化,例如:in-flight batching 和分页 KV 缓存。 前面已经讲过要使用具有 TensorRT-LLM 后端的...
使用TensorRT-LLM进行生产环境的部署指南 TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架,用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
使用NVIDIA TensorRT-LLM 调整和部署 LoRA LLM 大型语言模型 (LLM) 可以从大量文本中学习,并为各种任务和领域生成流畅、一致的文本,从而彻底改变自然语言处理 (NLP)。然而,定制 LLM是一个具有挑战性的任务,通常需要训练过程,这非常耗时且计算成本高昂。此外,训练 LLM 需要多样化且具有代表性的数据集,这可能很难获取...
使用TensorRT-LLM部署ChatGLM3 说明: TensorRT-LLM是NVIDIA开发的高性能推理 TensorRT-LLM 是 NVIDIA 推出的一个专门用于编译和优化大语言模型推理的综合程序库。 可在NVIDIA GPU 上加速和优化最新的大语言模型(LLM)的推理性能。 官网地址为:https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/tensorrt_llm_demo/READ...
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: ...
TensorRT-LLM部署调优-指北 0x00 前言 注意是“部署”调优,不是“性能”调优!因此本文与底层Kernel如果优化等无关,主要关注应用层面。本文记录一些使用TensorRT-LLM过程中,对性能有影响的参数的理解以及一些工具的用法。如果理解有误,欢迎指正。本文内容包括:...