make -C docker release_build // 编译,此处cuda/tensorrt/cudnn/nccl等版本都是采用编译脚本中默认设置的 // 编译成功后,为一个docker镜像,大概有20多G,另外,docker方式编译对磁盘空间大小有要求 // 目前估计需要50G左右,如果docker的根目录空间不够,编译也会失败,可以通过给docker根目 // 扩容或者修改根目录...
dockerpush${MY_IMAGE} 使用上面的自定义镜像来打开一个开发机实例,挂载已申请的 CFS 存储,如下图所示。这里开发机实例需要使用 1 卡推理用的 GPU 用于构建 TensorRT 引擎文件。 构建TensorRT-LLM 模型 进入开发机后,镜像在 /workspace/TensorRT-LLM-examples 目录里已内置好了模型转换的示例代码,...
官方编译命令: # Update the submodulescd tensorrtllm_backendgit lfs installgit submodule update --init --recursive# Use the Dockerfile to build the backend in a container# For x86_64DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t triton_trt_llm -f dockerfile/Dockerfile.trt_llm_backend .# For aarch64DO...
如果使用多卡进行模型推理,这里使用 launch_triton_server.py 进行部署。 docker run -it --rm \ --gpus '"device=1,2"' \ --shm-size=32g \ -p 8400:8000 \ -v /data/hpc/home/guodong.li/workspace:/workspace \ -w /workspace \ aiharbor.local/nvidia/tritonserver:24.06-trtllm-python-py3 \...
启动 Triton Server Docker 容器：# Replace <yy.mm> with the version of Triton you want to use.# The command below assumes the the current directory is the# TRT-LLM backend root git repository.docker run --rm -ti -v `pwd`:/mnt -w /mnt -v ~/.cache/huggingface:~/.cache/huggingface ...
docker_build_setup(build_dir=Path("./mistral-7b-tensorrt-llm-truss")) print(command) 运行main.py文件并查看mistral-7b- tensort -llm-truss目录。应该会看到自动生成的一堆文件。下面就可以使用docker构建容器。依次运行以下命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 docker build mistral-...
FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveRUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim \ python3.10 python3-pip python3-dev build-ess...
我们将启动基础 Docker 容器,并安装 TensorRT-LLM 所需的依赖项。 # Obtain and start the basic docker image environment. docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all --volume ${PWD}:/TensorRT-LLM --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:...
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...
FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveRUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \apt-get install -y --no-install-recommends \libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim \python3.10 python3-pip python3-dev build-essential \openmpi-bin...