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试。在tensorrt-llm的model里有他目前支持的模型llama,bloom,chatglm2_6b,baichuan,gpt,bert等,所以如果你的模型结构是基于这些主流的模型,完全可以复用;如果不...
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试。在tensorrt-llm的model里有他目前支持的模型llama,bloom,chatglm2_6b,baichuan,gpt,bert等,所以如果你的模型结构是基于这些主流的模型,完全可以复用;如果不...
接下来,进行模型权重格式转换,并将其编译成 TensorRT 引擎。 单卡推理 第一步,将 HF 模型权重格式转换为 TensorrtLLM 模型权重格式。 cd /workspace/TensorRT-LLM/examples/qwen python convert_checkpoint.py --model_dir /workspace/models/Qwen1.5-14B-Chat \ ...
NVIDIA TensorRT-LLM 是一款易于使用的 Python API,可用于定义和优化 LLM。NVIDIA Triton 推理服务器是一款开源推理服务软件,支持多个框架和硬件平台。TensorRT-LLM 提供多种优化,如 kernel fusion、quantization、in-flight batch 和 paged attention,因此可以在NVIDIA GPUs上高效执行使用优化模型的推理。 Triton 推理服务...
本⽂将简单介绍 NAIE 的组件:Triton inference server 和 TensorRT-LLM,并使⽤容器化⽅式部署和测试了 LlaMa2 ⼤模型的推理应⽤。 Triton inference server Triton 推理服务器是英伟达 NVIDIA AIE 的组成部分,同时也是一个开源的推理服务软件,用于简化 AI 模型的部署和推理过程,并提供高性能的推理服务。
dockerrun--rm-it--nethost--shm-size=2g\--ulimitmemlock=-1--ulimitstack=67108864--gpusall\-v</path/to/engines>:/engines\nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.07-trtllm-python-py3 Prepare TensorRT-LLM engines# You can skip this step if you already have the engines ready. Follow theguidein Tens...
使用TensorRT-LLM 提取 Triton 的 NGC 镜像(例如,基础镜像 nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.08-trtllm-python-py3)后,可参考模型准备步骤生成 TensorRT-LLM 引擎文件。您可以根据模型大小和 GPU 显存大小配置 TP 张量并行(TP)和 pipeline 并行(PP)。请注意,生成引擎文件时,您需要最低数量的 GPU,TP*PP...
下面我们先使用TensorRT-LLM来进行模型的推理,然后介绍TensorRT-LLM在提升推理性能上做的部分优化。 3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/...
另外对于语⾔⼤模型的推理官⽅也推出了⼀个集成了vllm的triton server镜像,⼤家有兴趣可以尝试⽐较。 到这⾥完成了使⽤ triton server 以及 tensorRT-LLM 作为推理后端的服务部署和客户端利⽤ LlaMA2⼤语⾔模型的推理应⽤,这类推理应⽤可以扩展到其他领域的模型⽐如⽬标检测、图像识别等。
3.1. 设置TensorRT-LLM环境 下面我们参考TensorRT-LLM的官网[1]进行设置。 # 安装docker sudo apt-get install docker # 部署nvidia ubuntu容器 docker run --runtime=nvidia --gpus all -v /home/ubuntu/data:/data -p 8000:8000 --entrypoint /bin/bash -itd nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04 ...