当开发者未导出 FT 权重时,系统会自动加载 load_from_hf_qwen 函数以生成 engine。 在smooth quant 的实现方面,我们参考了 example/llama 的 smooth quant 过程,同样在 hf_qwen_convert.py 中添加了 --smoothquant 选项。通过调试 example/llama/hf_llama_convert.py 文件,我们观察了 smooth_llama_model 函数的...
在tensorrt-llm之qwen-fp16引擎构建讲解build之后,就是推理代码,也是比较重要的了解trtllm的核心思想。 生成fp16的推理引擎。 - run ```bash python3 ../run.py --input_text "你好,请问你叫什么?" \ --max_output_len=50 \ --tokenizer_dir ./tmp/Qwen/7B/ \ --engine_dir=./tmp/Qwen/7B/trt_e...
python3 convert_checkpoint.py --workers 2 --model_dir /model/qwen72b --output_dir /model/trt-llm-ckpt/qwen72b/2nd --dtype float16 --use_weight_only --weight_only_precision int4_gptq --per_group --group_size 128 --dense_context_fmha --dense_context_fmha 选项在上下文阶段启用密集的F...
cd qwen_tensorrt_llm 接着创建新的python环境: conda create-n trt_llm python==3.10.12 conda activate trt_llm 现在到了最重要的环节,就是安装依赖了: pip install torch==2.1.0torchvision==0.16.0torchaudio==2.1.0--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 conda install-y mpi4py pip ...
构建 fp16 推理引擎，仅需几个核心参数，启动推理过程。首先准备运行环境，包括加载模型、词汇表以及预设参数。模型加载与用户输入处理，确保与 qwen 原版保持一致。初始化 runner 类，作为预测流程的主要组织者，设定运行超参数。通过 runner 初始化生成运行时环境，准备开始预测。执行解码操作，生成最终结果...
核心特性包括模型兼容性，支持主流大模型如Qwen，支持低精度推理（如FP16/BF16），并优化了FMHA和MMHA等关键运算。FMHA通过加速self-attention计算，同时减少内存占用，而MMHA则专为生成阶段提供加速，性能提升显著。量化技术，如PTQ和QAT，通过算法与硬件的协同设计，实现高效的推理加速，包括INT8 weight-...
-Qwen-VL支持:无缝整合Qwen-VL模型到您的流程中。 -RoBERTa支持:凭借@erenup的贡献,支持RoBERTa模型。 -Skywork模型支持:扩展您的选择,兼容Skywork模型。 02、功能增强 NVIDIA为TensorRT-LLM 0.8.0添加了一系列新功能和优化,旨在提高性能和功能: -分块上下文支持:使用分块上下文支持改进上下文处理。
TensorRT-LLM具有高性能推理优化能力,本文以使用TensorRT-LLM快速运行Qwen1.5-4B-Chat模型为例。 执行以下命令,下载TensorRT-LLM源代码。 本示例以TensorRT-LLM 0.10.0版本为例,您可以根据自己实际情况进行相应修改。 wget https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/archive/refs/tags/v0.10.0.tar.gztar xvf v0.10....
此外，Nemotron-4 340B的性能已经超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B和Qwen 2，甚至可以...
在编译过程中，模型的原始权重和优化选项（如量化级别、并行性等）会被输入编译器，生成针对特定GPU优化的二进制文件。然而，编译和运行模型需在相同的GPU上进行，不同GPU间的兼容性有限。尽管TensorRT-LLM对Mistral、Llama和Qwen等流行模型提供了深度图级优化支持，但并非所有大型模型都直接兼容，具体支持...