在LLM 的serving 过程中虽然说模型的推理应该不是最大的瓶颈,但是在模型侧,如果可以无损或者在可以接受的损失范围内,将模型的大小压缩,推理变快也是一件可以降低部署成本的事情 TensorRT-LLM/examples/qwen at main · NVIDIA/TensorRT-LLM 在TensorRT-LLM 的官方例子中推荐量化方式中包括: WO:Weight Only Quantizatio...
在这个演讲中,我们会先介绍如何在数分钟内快速上手 TensorRT-LLM ,并基于 TensorRT-LLM 进行二次开发,包括如何debug、如何支持新模型、新功能等等。, 视频播放量 1787、弹幕量 0、点赞数 40、投硬币枚数 25、收藏人数 84、转发人数 10, 视频作者 NVIDIA英伟达, 作者简介
将编译好的cpp库文件复制到该文件lib文件夹 cp-rP TensorRT-LLM/cpp/build/lib/*.so lib/ python setup.py build python setup.py bdist_wheel pip install dist/tensorrt_llm-0.5.0-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3. 构建TRT engine模型 python3 hf_qwen_convert.py ...
模型导出:将ModelLink中的模型导出为ONNX格式。 TRT-LLM转换:使用TensorRT将ONNX模型转换为TRT-LLM格式。 TRT-LLM推理:加载TRT-LLM模型并进行推理,比较与原始模型的性能差异。 六、性能测试 推理速度测试:在相同数据集上,分别测试原始模型和TRT-LLM模型的推理速度。 资源占用测试:监控推理过程中的GPU内存占用和功耗。
Gipi 的 LLM 是其智能的核心。虽然我们最初依赖于专有模型,但后来我们转向 NVIDIA TensorRT 进行后端优化,以提高 LLM 推理速度。 最初,我们使用Llama 24 位模型在 NVIDIA A6000 Ada GPU 上,具有 4096 个输入令牌和 512 个输出令牌,我们看到每个请求的响应时间为 35 – 40 秒。但在集成NVIDIA ...
TRT-LLM中的量化 在TensorRT中量化方法主要分为2类,一类是Mixed GEMM,也就是Activation和Weight的数据类型是不同的,例如AWQ,GPTQ,PerChannel。另外一类是Universal GEMM,例如SmoothQuant和FP8,它们的Activation和Weight的数据类型是相同的。 首先来看PerChannel在推理时的计算流程,可以看到它在推理时会先对Weight进行乘...
trtllm-build --checkpoint_dir ./tllm_checkpoint_2gpu_tp2 --output_dir ./tmp/llama/7B/trt_engines/fp16/2-gpu/ --context_fmha enable --remove_input_padding enable --gpus_per_node 8 --gemm_plugin auto [TRT] [E] IBuilder::buildSerializedNetwork: Error Code 4: Internal Error (...
(2)使用TRT-LLM推理部署DeepSeek (1)使用华为昇腾NPU推理部署DeepSeek 参考博客:华为昇腾推理DeepSeek-R1,性能比肩高端GPU,API免费无限量!潞晨自研推理引擎出手了 来自华为昇腾社区的 MindIE 框架成功适配了 DeepSeek-V3 的 BF16 版本。 有关Ascend NPU 的分步指南,请按照此处的说明进行操作。 (2)使用TRT-LLM推...
Multi-Node Triton + TRT-LLM Deployment on EKS This repository provides instructions for multi-node deployment of LLMs on EKS (Amazon Elastic Kubernetes Service). This includes instructions for building custom image to enable features like EFA, Helm chart and associated Python script. This deployment...
- TRT-LLM中的量化方法主要分为Mixed GEMM和Universal GEMM - PerChannel在推理时的计算流程简单,AWQ/GPTQ的权重量化是GroupWise的 - SmoothQuant不需要在计算GEMM之前做反量化,Scale可以在输出时应用 - 使用CUTLASS实现不同的量化技术需要考虑额外的CUDA核心指令和Shared Memory - 需要调整A/B矩阵的数据类型和位宽...