1、伺服 05-用 Triton 部署 vLLM 模型 - Deploying a vLLM model in Triton The following tutorial demonstrates how to deploy a simple facebook/opt-125m model on Triton Inference Server using the Triton's Python-based vLLM backend. 下面的教程展示了使用 Triton 的基于派森 vLLM 后端上,如何部署一...
构建完成的镜像:tritonserver:23.12-vllm-python-py3 启动 创建文件夹 mkdir -p /home/model_repository/vllm_model 将qwen模型放置到该目录下,同时创建config.pbtxt文件 vi /home/model_repository/vllm_model/config.pbtxt 内容如下 backend: "vllm" # The usage of device is deferred to the vLLM engine...
triton-inference-server/vllm_backendPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork19 Star179
接下来根据 tensorrtllm_backend 模型库模板⽂件夹配置模型: gitclone https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backendmkdirtriton_model_repo/Llama-2-7b-hf-WINT8-1gpucp-r tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm/*triton_model_repo/Llama-2-7b-hf-WINT8-1gpu #以 Llama-2...
BACKEND_DIR=${TRITON_DIR}/backends SERVER_ARGS="--model-repository=`pwd`/models --backend-directory=${BACKEND_DIR} --log-verbose=1" SERVER_LOG="./vllm_server.log" CLIENT_LOG="./vllm_client.log" TEST_RESULT_FILE='test_results.txt' CLIENT_PY="./vllm_test.py" EXPECTED_NUM_TE...
vLLM: The vLLM backend is designed to run supported models on a vLLM engine. This backend depends on python_backend to load and serve models. The vllm_backend repo contains the documentation and source for the backend. Important Note! Not all the above backends are supported on every platf...
下载triton代码:https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backend 此处有坑,构建时忘记记录了,跳过。最终构建的镜像:triton-trt-llm:v3.0 启动服务 进入到目录下执行 将tensorrtllm_backend/all_models/inflight_batcher_llm 复制到/home/tensorrtllm_backend/model_repository下 ...
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 ...
Triton Inference Server 有一个“后端“的概念(即 Triton Backend 或 Backend) 。后端实际上是对模型推理的一个实现。后端可以是对深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow、TensorRT 或 ONNX Runtime 等)的封装,也可以是用户根据自己的模型和用例 (Use cases) 构建的自定义后端。每个后端都有自己特定的加速方法 (Opt...
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:/...