此外,tensorrtllm_backend 中,推荐使用tensorrtllm_backend/scripts/launch_triton_server.py进行部署,通过python launch_triton_server.py -h参考启动参数。 多卡部署 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 ...
Triton Inference Server 推理服务部署 创建在线服务 创建服务时,模型来源选择 CFS,选择模型选择 CFS 上转换好的 Triton 模型包路径。 运行环境选择刚才的自定义镜像或内置镜像内置 / TRION(1.0.0) / 23.10-py3-trtllm-0.7.1。 算力资源根据实际拥有的资源情况选择,CPU 不低于 8 核,内存不小于 40 G,GPU 推荐...
另外,启动triton服务时,也需要指定max_batch_size,这个指的是config.pbtxt中的配置;triton server中的max_batch_size和我们在编译engine的时候指定的max_batch_size含义其实是不一样的。 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...
模型推理功能的实现,在Triton里是通过一个backend的抽象来实现的。TensorRT-LLM就是其中一种backend,可以对接到Triton Inference Server里,提供最终的模型推理功能。所以,Triton不仅仅是只能和TensorRT-LLM集成使用,还可以和其他推理引擎集成,例如vLLM。 在对Triton Inference Server有了简单了解后,下面我们介绍如何实现部署...
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: ...
1. LLM 推理 - TensorRT-LLM 与 Triton Inference Server 随着LLM越来越热门,LLM的推理服务也得到越来越多的关注与探索。在推理框架方面,tensorrt-llm是非常主流的开源框架,在Nvidia GPU上提供了多种优化,加速大语言模型的推理。但是,tensorrt-llm仅是一个推理框架,可以帮助我们完成模型的加载与推理。若是要应用在生...
使用 Triton 推理服务器进行部署 创建 LLM 的生产就绪部署，需要使用 TensorRT-LLM 的 Triton 推理服务器后端，以利用 TensorRT-LLM C++ 运行时进行快速推理执行，并包括动态批处理和分页 KV 缓存等优化。带有 TensorRT-LLM 后端的 Triton 推理服务器可通过 NVIDIA NGC 作为预构建容器使用。克隆 TensorRT-LLM 后端存储...
这里指的是,triton server的dynamic_batching功能,会把服务请求按照max_batch_size为最大颗粒度组成一个batch,然后再发给TensorRT-LLM处理。也就是triton server的max_batch_size,强调的组batch行为是triton server这个框架自带的特性,和TensorRT-LLM无关。 name: "tensorrt_llm"backend: "${triton_backend}"max_...
The Triton backend for TensorRT-LLM. You can learn more about Triton backends in the backend repo. The goal of TensorRT-LLM Backend is to let you serve TensorRT-LLM models with Triton Inference Server. The inflight_batcher_llm directory contains the C++ implementation o...
【LLMOps】Triton + TensorRT-LLM部署QWen 背景 TensorRT-LLM是Nvidia官方推出的大模型推理加速框架,目前只对部分显卡型号有做定制加速。最近新出的Chat with RTX也是基于TensorRT-LLM进行的本地推理。 TensorRT-LLM支持PagedAttention、FlashAttention、SafeTensor等手动,某些社区号称吞吐能力测试结果超过vLLM。