本文主要介绍如何使用Triton+TensorRT-LLM来部署大语言模型。 1. Triton介绍 在AI领域,Triton有两个有影响力的含义,一个是OpenAI发起的高层次kernel开发语音Triton;一个是NVIDIA 开源的为用户在云和边缘推理上部署的解决方案Triton Inference Server。本文介绍的Triton是后者,模型部署方案。 github:https://github.com/t...
要创建生产环境的 LLM 服务,需使用 TensorRT-LLM 的Triton 推理服务后端( tensorrtllm_backend),以利用 TensorRT-LLM C++ 运行时进行快速推理,并包括一些优化,例如:in-flight batching 和分页 KV 缓存。 前面已经讲过要使用具有 TensorRT-LLM 后端的 Triton 推理服务,可通过 NVIDIA NGC 预构建容器即可。 首先,进入...
进入Nvidia镜像中心找到tritonserver的镜像,选择和TensorRT-LLM(简称trtllm)有关的容器,然后拷贝镜像地址,最后使用docker pull来拉取该镜像。 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.12-trtllm-python-py3 测试发现这个容器部署的时候会有问题,自己编译官方容器反而就可以,原因貌似是tritonserver目前只能用2.39而不...
下载triton代码:https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backend 此处有坑,构建时忘记记录了,跳过。最终构建的镜像:triton-trt-llm:v3.0 启动服务 进入到目录下执行 将tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm 复制到/home/tensorrtllm_backend/model_repository下 python3 tools/fill_tem...
我们TensorRT-LLM 开源库加速 NVIDIA GPU 上最新 LLM 的推理性能。它用作 NVIDIA GPU 中 LLM 推理的优化主干NVIDIA NeMo,这是一种端到端框架,用于构建、自定义生成式 AI 应用并将其部署到生产环境中。NeMo 框架为生成式 AI 部署提供完整的容器,包括 TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器。它还包含在...
获取TensorRT-LLM代码: 构建docker镜像并安装TensorRT-LLM: 运行docker镜像: 安装依赖 魔改下部分package代码: 量化: 构建图: 全局参数 插件配置 常用配置参数 测试推理是否可以 代码推理 CLI推理 性能测试 小结 验证是否严重退化 使用NVIDIA Triton部署在线推理服务器 ...
:fire: 大模型部署实战:TensorRT-LLM, Triton Inference Server, vLLM - DataXujing/TensorRT-LLM-ChatGLM3
部署TensorRT-LLM 编译triton/tensorrtllm_backendDocker镜像 背景: 在Triton 23.10发布后,才会内置TensorRT-LLM支持 目前Triton最新版是23.09,暂时不支持,所以需要手动编译Docker镜像 拉取本项目代码 git clone https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backend.git -b release/0.5.0cdtensorrtllm_backend...
1. TensorRT-LLM编译与镜像制作 2. Huggingface格式模型转换为TensorRT-LLM Engine 3. 给Triton Inference Server添加 TensorRT-LLM Backend 4. 部署Triton推理服务 5. 踩坑记录 2023年10月19日,NVIDIA正式宣布TensorRT-LLM开放使用,TensorRT-LLM的主要特性有: 支持多GPU多节点推理 包含常见大模型的转换、部署示例(LLa...
参考教程:github.com/triton-infer 拉取官方镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-trtllm-python-py3 运行容器,和之前教程一样,做目录映射,为qwen部署做好准备,之前的教程:Triton部署TensorRT-LLM - 知乎 (zhihu.com) docker run -d \ --name triton2 \ --net host \ --shm-size=2g \ ...