# 例如,拉取20.12docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.12-py3 <要注意不同版本的tritonserver对cuda驱动最低版本要求,以及对应的tensorrt版本> 例如,20.12的版本需要NVIDIA Driver需要455以上,支持TensorRT 7.2.2。TensorRT版本要对应,不然模型可能会无法部署。 其他版本信息可以前往官网查看:https://docs.nvidia...
python3./scripts/build_wheel.py--clean--trt_root/usr/local/tensorrt 编译成功后安装: 代码语言:bash AI代码解释 pipinstall./build/tensorrt_llm*.whl 成功后再到/usr/local/tensorrt/lib 目录下应该有tensorrt-llm的库。 3.4 加载和编译deepseek模型 现在有tensorrt-llm运行库了,我们需要加载自己的模型进行测...
如果是要将模型和推理嵌入在服务或软硬件中,那么TensorRT是很好的选择,使用它来加载模型进行推理,提升性能(tensorrt runtime); 不然,常规的做法是模型推理和其他业务隔离,模型统一部署在triton server,然后其他业务通过triton client来进行模型推理的请求。 声明 这篇文章的主题会先主要介绍Triton的入门内容,TensorRT的内容...
Torch-TensorRT tensorrt/tftrt/triton at master · tensorflow/tensorrt 使用TensorRT 优化模型并使用 NVIDIA Triton 的总体工作流程 大致步骤如下: 第1 步:优化模型。您可以使用 TensorRT 或其框架集成来实现这一点。如果选择 TensorRT ,则可以使用trtexec命令行。对于与 TensorFlow 或 Pytorch 的框架集成,可以使用单...
docker run -it --gpus all -v /path/to/this/folder:/trt_optimize nvcr.io/nvidia/tensorrt:-py3 trtexec --onnx=resnet50.onnx \ --saveEngine=resnet50.engine \ --explicitBatch \ --useCudaGraph 要使用 FP16 ,请在命令中添加--fp16。在继续下一步之前,您必须知道网络输入层和输出层的名称,...
首先需要将QWen模型转换为TensorRT所支持的.engine格式的权重文件 环境构建 下载TensorRT-LLM的官方代码:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git 然后编辑 TensorRT-LLM/docker/Dockerfile.multi ,内容如下 View Code 主要是在59行加上一个pip镜像。
Python:TF+Flask+Funicorn+Nginx FrameWork:TF serving,TorchServe,ONNX Runtime Intel:OpenVINO,NVNN,QNNPACK(FB的) NVIDIA:TensorRT Inference Server(Triton),DeepStream Triton Inference Server 简介 NVIDIA Triton推理服务器 NVIDIA Triton™推理服务器是NVIDIA AI平台的一部分,是一款开源推理服务软件,可帮助标准化...
导读本文将分享在 GPU 上进行语音 AI 部署的最佳实践,介绍如何利用 Triton 和 TensorRT 为语音应用降本增效。 主要内容包括以下三部分: 1. Conversational AI(对话式 AI)场景总览 2. ASR(语音识别)GPU 部署最佳实践 3. TTS(语音合成)GPU 部署最佳实践 ...
docker run -it --gpus all -v /path/to/this/folder:/trt_optimize nvcr.io/nvidia/tensorrt:<xx:yy>-py3 trtexec --onnx=resnet50.onnx \ --saveEngine=resnet50.engine \ --explicitBatch \ --useCudaGraph 要使用 FP16 ,请在命令中添加--fp16。在继续下一步之前,您必须知道网络输入层...
基于以上挑战,腾讯微信选择了采用NVIDIA 的TensorRT对模型进行推理加速,并利用NVIDIA Triton推理服务器在T4 GPU上进行在线部署,在提升用户体验的同时,大幅降低了服务成本。 1、 通过使用TensorRT对微信识物和OCR的模型进行加速,在都使用FP32的情况下,与Pytorch相对,时延降低50%左右。