理论上替换原始代码中的该部分就可以使用别的cuda版本了(batch manager只是不开源,和cuda版本应该没关系,主要是FMA模块,另外TensorRT-llm依赖的TensorRT有cuda11.x版本,配合inflight_batcher_llm跑的triton-inference-server也和cuda12.x没有强制依赖关系): tensorrt-llm中预先编译好的部分 说完环境要求,开始配环境吧!
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...
TensorRT-LLM 是一个用于定义大语言模型并构建 TensorRT 引擎的 Python API,以高效地在 NVIDIA GPU 上执行推理。 TensorRT-LLM 包含用于创建 Python 和 C++ 运行时以及执行这些 TensorRT 引擎的组件。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...
拉取tensorrtllm-backend项目代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backend 在tensorrtllm_backend项目中tensor_llm目录中拉取TensorRT-LLM项目代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://github....
Triton支持以下模型:TensorRT、ONNX、TensorFlow、Torch、OpenVINO、DALI,还有Python backend自定义生成的Python模型。 我们以一个简单的模型结构来演示: 我们以一个简单的模型结构来演示: INPUT0节点通过四则运算得到OUTPUT0节点; INPUT1节点通过embedding table映射为OUTPUT1 ...
在Triton+TensorRT的组合中,Triton是推理服务器,TensorRT是推理后端,两者都是NVIDIA推出的推理部署服务组件,Triton原名TensorRT Inference Server,是专供于TensorRT后端的推理服务器,由于TensorRT Inference Server支持的后端越来越多,因此其改名为Triton,Triton+TensorRT一直是NVIDIA主推的部署方式。 模型的推理服务由两块组件构...
tensorRT_backend、onnx_backend、tfs_backend、torch_backend **Triton model ** 不同的模型 **Triton model instance ** 模型实例 ![P2}5X%2ULV(2OAC$_`OKOP.png 2 设计思路 需要实现七个接口: TRITONBACKEND_Initialize: 初始化 Triton backend。
The Triton TensorRT-LLM Backend. Contribute to triton-inference-server/tensorrtllm_backend development by creating an account on GitHub.
① Frontend-Encoder 模块包括两个组件,文本预处理前端(我们使用 Python Backend)和声学模型 Encoder(我们用的是 FastPitch 及 TensorRT Backend)。一段文本只经过这两个组件一次,所以将他们集成在一起。 ② Decoder-Vocoder 模块包含了Decoder(我们使用 FastPitch 及 TensorRT Backend)和 Vocoder(我们使用 HiFi-GAN 及...
一般来说,我们都是从最主要的server开始编,编译的时候会链接core、common、backend中的代码,其他自定义backend(比如tensorrt_backend)在编译的时候也需要带上common、core、backend这三个仓库,这些关系我们可以从相应的CMakeList中找到。 自行编译 如果想要研究源码,修改源码实现客制化,那么自行编译是必须的。