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
第二步,将模型编译为 TensorRT 引擎。 使用TensorRT-LLM API 创建模型定义,将用 NVIDIA TensorRT 原语(构成神经网络的层)构建了一个运算图。这些运算映射到特定的内核(为 GPU 预先编写的程序)。 trtllm-build --checkpoint_dir /workspace/models/Qwen1.5-7B-Chat-1tp-bf16-trt \ --output_dir /workspace/mod...
目前看到社区所有的LLM推理框架,server和推理引擎都是一个整体的,比如vllm,你不需要额外去理解FastAPI的概念,只需要关注vllm.entrypoint.api_server即可,使用起来也很简单。但是目前,tensorrtllm_backend和TensorRT-LLM是分开的,当用户想要跑个服务时,还必须熟悉Triton Server这一套,不然TensorRT-LLM也无法用起来。这里也...
LLM API LLM API 是一个 Python API ，旨在促进直接在 Python 中使用 TensorRT-LLM 进行设置和推理。它只需指定 HuggingFace 存储库名称或模型检查点即可实现模型优化。LLM API 通过单个 Python 对象管理检查点转换、引擎构建、引擎加载和模型推理来简化流程。from tensorrt_llm import LLM, SamplingParamsdef main()...
本地TensorRT-LLM 引擎:使用通过 trtllm-build 工具构建或由 Python LLM API 保存的 Engine。 您可以使用 LLM(model=) 构造函数来灵活切换这些格式。以下各节将详细介绍具体使用方法。 Hugging Face Hub 使用Hugging Face Hub 来导入模型非常直观,只需在 LLM 构造函数中指定模型仓库名称即可: ...
第一步最重要的 API 是 Quantized API,通过 Quantized API 可以生成 Scaling 的计算过程。关于这个过程,我们可以传入一个模型,设置量化的 config,比如设置成 FP8。最后,准备好需要的 calibrate 数据。 第二步主要是帮助我们生成一个 Json 文件和一组 weight 文件。Json 文件主要存储模型结构或者元数据。在 weight ...
当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此，各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用...
进入大型语言模型(llm)的世界不需要计算机科学博士学位或多年的编程经验。TensorRT-LLM的设计以用户友好为核心。通过其直观的PythonAPI, TensorRT-LLM使LLM优化和推理平民化,使这些先进技术能够为更广泛的受众所使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
python cli_chat.py 同时你还可以启动api: python api.py 在启动api后,你可以调用api: python client.py python web_demo.py 同时你还可以测试模型的推理速度: python benchmark.py--backend trt_llm 更多细节你可以参考魔搭社区的 tiansz/qwen_tensorrt_llm 项目...
目前看到社区所有的LLM推理框架,server和推理引擎都是一个整体的,比如vllm,你不需要额外去理解FastAPI的概念,只需要关注vllm.entrypoint.api_server即可,使用起来也很简单。但是目前,tensorrtllm_backend和TensorRT-LLM是分开的,当用户想要跑个服务时,还必须熟悉Triton Server这一套,不然TensorRT-LLM也无法用起来。这里...