Triton不会做任何的调度处理,而是将请求全部打给vLLM,让vLLM根据PagedAttention和异步API自行处理请求,vLLM的调度策略更适配大语言模型decode场景的KV-Cache,提高GPU的利用率,因此在Triton+vLLM的组合中,由vLLM来负责调度,而Triton负责
TensorRT-LLM编译和镜像制作过程可参考《大模型推理实践-1:基于TensorRT-LLM和Triton部署ChatGLM2-6B模型推理服务》,本文不再赘述; 由于官方源码目前不支持ChatGLM2-6B模型的多卡推理,上一篇文章只验证了单机单卡推理服务部署,本文新增了单机多卡推理服务部署的内容;(为啥没有验证多机多卡推理?因为缺卡缺机器。。) 同...
TensorRT-LLM是Nvidia官方推出的大模型推理加速框架,目前只对部分显卡型号有做定制加速。最近新出的Chat with RTX也是基于TensorRT-LLM进行的本地推理。 TensorRT-LLM支持PagedAttention、FlashAttention、SafeTensor等手动,某些社区号称吞吐能力测试结果超过vLLM。 准备 显卡A800 QWen7B 预训练模型 构建镜像最好自己构建最新...
Hi vLLM genius @zhuohan123 @WoosukKwon We noticed the plan to support Triton server in the vLLM roadmap. I collaborate with @defined1007. We have also made some attempts on our own. Here, we share our choices and practices in the hope of...
大模型加速部署:TensorRT-LLM, Triton Inference Server, vLLM, LangChain 基于ChatGLM3 ChatGLM3-6B的模型解析和HF部署(流式,非流式) TensorRT-LLM的特性,安装以及大模型部署(流式,非流式) Triton Inference Server的trtllm-backend, vllm-backend的部署 vLLM特性,安装及大模型部署 Langchain实现RAG(ChatGLM3...
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_llm/runtime/world...
官方提供的2.10以后的容器就已经支持TensorRT-LLM和vllm了。 所以cuda版本和驱动支持的话,最快的方式就是直接拉2.10以后的镜像,然后安装官方文档启动服务即可。 代码语言:bash AI代码解释 dockerrun-it-d--cap-add=SYS_PTRACE --cap-add=SYS_ADMIN --security-optseccomp=unconfined--gpus=all --shm-size=16g-...
3. 给Triton Inference Server添加 TensorRT-LLM Backend 4. 部署Triton推理服务 5. 踩坑记录 2023年10月19日,NVIDIA正式宣布TensorRT-LLM开放使用,TensorRT-LLM的主要特性有: 支持多GPU多节点推理 包含常见大模型的转换、部署示例(LLaMA系列、ChatGLM系列、GPT系列、Baichuan、BLOOM、OPT、Falcon等) 提供Python API支...
在大模型推理优化领域,已有很多优秀的工作开始应用Triton编写高效算子,例如近期被众多大模型推理框架集成的Attention算子FlashAttention、推理加速框架lightllm、训练加速框架的Unsloth等。 Triton的初期版本以CUDA为起点而开发,为没有CUDA基础的编程者提供快速编写高效CUDA kernel的方案,而随着迭代已逐渐支持其他芯片和编程工具...
本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4和A10卡为例,演示如何在ACK中使用Triton和vLLM(Versatile Large Language Model)推理框架部署通义千问(Qwen)模型推理服务。 背景信息 Qwen1.5-4B-Chat Qwen1.5-4B-Chat是阿里云基于Transformer大语言模型研发的40亿参数模型,模型在超大规模的预训练数据...