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...
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...
镜像容器中只有运⾏依赖库,类似地TensorRT使⽤时将模型转为 tensorrt 引擎,需要⾃⾏构建不同⼤模型的引擎。我们可以使⽤TensorRT-LLM仓库的LLaMA示例,代码位于:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama,以模型HF权重作为输⼊,并构建相应的TensorRT引擎,TensorRT引擎的数量取决于⽤...
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。
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:/...
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。
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...
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 ...