git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k chatglm3_6b_32k 先下载第一个模型测试 因为我在docker里下载超时 所以先下载到本地在上传至docker里 网址为:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/tree/main 将里面的全部下载 注意我没有截全 全部下载后进入容器 cd /code/tensorrt_llm/exa...
chatglm3-6b使用 from sentencepiece import SentencePieceProcessor 来进行分词,分词时需要用到 tokenizer.model // chatglm代码参考 from sentencepiece import SentencePieceProcessor from transformers import PreTrainedTokenizer class SPTokenizer: def __init__(self, model_path: str): self.sp_model = SentencePiece...
ChatGLM3 / tensorrt_llm_demo / README.md README.md6.75 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 jershi提交于1年前.add demo outputs TensorRT-LLM是NVIDIA开发的高性能推理框架,您可以按照以下步骤来使用TensorRT-LLM部署ChatGLM3模型。 1. 安装TensorRT-LLM ...
:fire: 大模型部署实战:TensorRT-LLM, Triton Inference Server, vLLM - DataXujing/TensorRT-LLM-ChatGLM3
2.TensorRT-LLM chatGLM3 6B Inference 官网的build和run命令有些问题,需要指定本地huggingface格式模型路径。模型下载可以参考本人的知乎文章Huggingface 下载模型脚本 使用HF 权重基于单 GPU 及 float16 精度构建引擎。使用 use_gemm_plugin 来防止准确性问题。
简介:本文深入探讨了膳逸在NVIDIA TensorRT-LLM框架下部署ChatGLM3的关键技术细节,包括面临的挑战、解决方案,并对该技术在未来的应用前景进行了展望。 随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理模型在各个领域的应用日益广泛。膳逸,作为业内知名的技术解决方案提供商,近期成功使用NVIDIA TensorRT-LLM部署了ChatGLM3,引起...
而TensorRT-LLM则是TensorRT针对大型语言模型的优化库,专门用于处理如ChatGLM3这类复杂模型的推理任务。 膳逸技术团队此次的目标,是将先进的ChatGLM3模型部署到实际应用中,以满足实时性、准确率和资源消耗等多方面的严格要求。 痛点介绍 在部署ChatGLM3模型的过程中,膳逸技术团队面临了几个主要的技术痛点: 计算性能...
2. **更完整的功能支持:** ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 [Prompt 格式](PROMPT.md),除正常的多轮对话外。同时原生支持[工具调用](tool_using/README.md)(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。 2. **更完整的功能支持:** ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 [Prompt 格式]...
3. 转换LLM模型为TensorRT可识别的格式 TensorRT-LLM提供了一个Python API,用于将LLM模型转换为TensorRT可识别的格式。这通常包括以下几个步骤: 下载并准备LLM模型:从模型仓库或其他来源下载LLM模型的权重文件。 执行模型转换脚本:使用TensorRT-LLM提供的转换脚本将模型权重转换为TensorRT引擎格式。 例如,对于chatglm-6b模...
TensorRT-LLM并不直接支持所有的LLM,因为每个模型的架构都不一样,TensorRT会做深层图级别优化,所以这就需要对不同模型进行适配。不过目前大部分模型例如Mistral、Llama、chatGLM、Baichuan、Qwen等都是支持的[4]。 TensorRT-LLM的python包使得开发者可以在不需要了解C++或CUDA的情况下以最高效的方式运行LLM。除此之外,...