1、伺服 05-用 Triton 部署 vLLM 模型 - Deploying a vLLM model in Triton (1)步骤一准备模型仓库 - Step 1: Prepare your model repository (2)步骤二启动 Triton 推理服务器 - Step 2: Launch Triton Inference Server (0)本地实操 - 直接梭哈一把 (0)本地实操 - 修改一些配置 (3)步骤三使用 Tri...
triton-vllm中的vllm版本比vllm原生版本低大概2、3个版本,实际测试吞吐大概比原生vllm低10%,且截止发稿时间,triton-vllm推理不一致问题还没有修复,而原生版本是在当前triton-vllm的下一个版本已经修复了。
最近关注的开源项目中,有一个叫 Unsloth 的项目,它和 vLLM 类似,专注于极致优化,但是他们重点在模型的微调,全部用 Triton Kernel 重写。从技术角度来看,这个项目非常有意思,它推到了 PyTorch 目前无法达到的优化极致。当然,我们也期待 PyTorch 是不是很快就能赶上,这也是一个很有意思的社会实验。 图片来源:Unslo...
最近关注的开源项目中,有一个叫 Unsloth 的项目,它和 vLLM 类似,专注于极致优化,但是他们重点在模型的微调,全部用 Triton Kernel 重写。从技术角度来看,这个项目非常有意思,它推到了 PyTorch 目前无法达到的优化极致。当然,我们也期待 PyTorch 是不是很快就能赶上,这也是一个很有意思的社会实验。 图片来源:Unslo...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
vLLM 中文文档：https://vllm.hyper.ai/vLLM 中文文档官方网站vLLM 这份文档为您提供了：* 从零入门的基础概念科普* 快速上手的一键克隆教程* 及时更新的 vLLM 知识库* 友好开放的中文社区生态vLLM 在不同计算芯片上的安装方式构建开源桥梁：TVM、Triton 与 vLLM 社区共建之旅2022 年，HyperAI超神经上线国内...
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...
他们使用 vLLM 0.5.2(带默认参数)和 TensorRT-LLM(带推荐参数和调整后的批大小)。所有引擎都关闭了前缀缓存。目的是在没有任何附加功能(如推测解码或缓存)的情况下,对基本性能进行基准测试。他们使用与 OpenAI 兼容的 API 对 SGLang 和 vLLM 进行基准测试,并使用 Triton 接口对 TensorRT-LLM 进行基准测试。
TensorRT-LLM: 0.9.0 (with Triton v24.04) TGI: 2.0.4 2.指标解读 解读之前,小编温馨提醒,实验的结果仅供参考。毕竟这个实验是在特定的场景下实验。若配合其他的优化手段,结果可能大不一样,但是还是可以管中窥豹。先来看看Llama-3-8B的情况: 上面的指标TTFT数值是越低越好,而下面的指标TGR数值是越高越好 ...