它还包括一个用于与 NVIDIA Triton 推理服务集成的后端(tensorrtllm_backend);使用 TensorRT-LLM 构建的模型可以在单个 GPU或在具有多个 GPU 的多个节点上执行((使用张量并行或流水线并行))。 下面将结合 TensorRT-LLM 与 Triton Inference Server 完成 LLM 部署。 环境准备 上一篇文章中讲述了如何基于源码进行安装...
dockerrun-it-d--cap-add=SYS_PTRACE --cap-add=SYS_ADMIN --security-optseccomp=unconfined--gpus=all --shm-size=16g--privileged--ulimitmemlock=-1--name=develop nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-trtllm-python-py3bash 3.Tensorrt_llm编译部署 考虑到后续我们可能需要基于源码进行调整,更方便发现和解...
python3 tools/fill_template.py -i all_models/inflight_batcher_llm/tensorrt_llm_bls/config.pbtxt triton_max_batch_size:64,decoupled_mode:False,bls_instance_count:1,accumulate_tokens:False python3 tools/fill_template.py -i all_models/inflight_batcher_llm/ensemble/config.pbtxt triton_max_batch_s...
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...
搭载TensorRT-LLM 后端的 NVIDIA Triton 本教程使用 StarCoder,这是一个 155 亿个参数 LLM,使用 The Stack (v1。2)中的 80 多种编程语言进行训练。StarCoder 的基础模型使用来自 80 多种编程语言、GitHub 问题、Git Commits 和 Jupyter Notebooks 的 1 万亿个令牌进行训练。StarCoder 在其之上使用另外 ...
使用TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。 1. TensorRT-LLM 编译模型 1.1 TensorRT-LLM 简介 使用TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。
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...
除了本地执行之外,开发者还可以使用NVIDIA Triton 推理服务器来部署大语言模型的生产环境。 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。
【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。
NVIDIA Triton 推理服务器与TensorRT-LLM 后端。 什么是 LoRA? LoRA 是一种微调方法,它在 LLM 架构的每一层中引入低秩矩阵,并仅训练这些矩阵,同时保持原始 LLM 权重冻结。它是 LLM 架构中支持的 LLM 自定义工具之一,NVIDIA NeMo(图 1)。 图1.LoRA 是 NVIDIA NeMo 支持的 LLM 自定义工具和技术之一 ...