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...
(拉取分支主要注意TensorRT-LLM中的/docker/common/install_tensorrt.sh中cuda版本有要求。) 3.3 编译TensorRT-LLM 在/opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm 目录下执行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 apt-getupdate&&apt-get-y install git git-lfs git submodule update--init...
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...
(这里为什么没有用最新的Llama3是因为在尝试做部署与推理Llama3-8B-Chinese-Chat模型的过程中遇到了一个暂时未解决的问题,具体报错为:RuntimeError: 【TensorRT-LLM】【ERROR】 Assertion failed: mpiSize == tp * pp (/home/jenkins/agent/workspace/LLM/release-0.10/L0_PostMerge/tensorrt_llm/cpp/tensorrt_l...
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。
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 ...
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...
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:/...
NVIDIA TensorRT-LLM 优化库 搭载TensorRT-LLM 后端的 NVIDIA Triton 本教程使用 StarCoder,这是一个 155 亿个参数 LLM,使用 The Stack (v1。2)中的 80 多种编程语言进行训练。StarCoder 的基础模型使用来自 80 多种编程语言、GitHub 问题、Git Commits 和 Jupyter Notebooks 的 1 万亿个令牌进行训练...
运行TensorRT-LLM 容器 我们将启动基础 Docker 容器,并安装 TensorRT-LLM 所需的依赖项。 # Obtain and start the basic docker image environment. docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all --volume ${PWD}:/TensorRT-LLM --entrypoint /bin/bash -it --workdir /Ten...