首先,进入Docker容器。 docker run -dt --name tensorrt_llm_lgd \ --restart=always \ --gpus all \ --network=host \ --shm-size=4g \ -m 64G \ -v /home/guodong.li/workspace:/workspace \ -w /workspace \ nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3 \ /bin/bash docker exec -it tensorrt_llm_...
COPY docker/common/install_base.sh install_base.sh RUN bash ./install_base.sh && rm install_base.sh --- 这里主要是进行docker基础环境配置:安装了gdp/python等工具包,供后续编译使用 3. 在docker中安装cmake--- 整个编译是基于cmake来完成的 COPY docker/common/install_cmake.sh install_cmake.sh R...
首先拉取镜像,宿主机显卡驱动需要高于等于535: docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-trtllm-python-py3 这个镜像是前几天刚出的,包含了运行TensorRT-LLM的所有环境(TensorRT、mpi、nvcc、nccl库等等),省去自己配环境的烦恼。 拉下来镜像后,启动镜像: dockerrun-it-d--cap-add=SYS_PTRACE--cap-add=...
测试机器为A100 40G，NV driver驱动和Ubantu版本截图如下。本地配置好docker,从NV官方镜像站拉取需要的镜像。创建container确保安装了nvidia-docker,否则会报错。注意：按官方教程直接build dockerfile更方便！这里参考官方配置教程使用NV docker来部署，没有完全按官方教程操作，最好避免手动构建过程中可能出现...
首先,为Triton推理服务器构建 TensorRT-LLM后端,使用Dockerfile在容器中构建后端。 接下来,创建一个模型存储库,以便 Triton Inference Server 可以读取模型和任何关联的元数据。将编译的模型复制到模型存储库。 使用下面信息修改存储库框架中的一些配置文件:
docker exec -it trt-llm bash 转换权重 进入到容器内部 cd examples/qwen pip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install -r requirements.txt 中间会报tensorrt版本冲突,忽略即可。 执行转换: python3 build.py --hf_model_dir /home/Qwen-7b/ --dtype bfloat16 --...
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...
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...
DOCKER_BUILDKIT=1docker build-t triton_trt_llm-f dockerfile/Dockerfile.trt_llm_backend . 接下来,创建一个模型资源库,以便 Triton 推理服务器能够读取模型和任何相关元数据。tensorrtllm_backend 资源库包含合适模型资源库框架,该框架位于 all_models/inflight_batcher_llm/ 目录下以供使用。现在该目录...
在进行TensorRT-LLM环境搭建时，考虑到服务器受限于无法访问外网，需提前准备镜像、安装包和编译源码。推荐使用Docker进行构建和运行，步骤参考TensorRT-LLM构建Docker镜像的指引。首先，进入Docker容器。然后安装PyTorch、TensorRT、mpi4py等关键组件，并配置环境变量。构建TensorRT-LLM后，整个环境搭建完成。以...