TensorRT-LLM：离线环境构建、模型量化与推理

人工智能

2023-06-23 23:30:45

TensorRT-LLM：解锁大语言模型的推理潜力

随着深度学习模型规模不断扩大，推理成本也随之飙升。为了应对这一挑战，TensorRT-LLM 横空出世，旨在为大模型的部署和推理提供全面的解决方案。

TensorRT-LLM 的工作原理

TensorRT-LLM 采用了一系列先进技术，优化模型以实现高性能推理：

离线环境构建： 指导用户创建合适的运行环境，安装 TensorRT 和其他必要软件包。
模型量化： 通过将模型精度从 FP32 转换为 FP16 或 INT8，减少参数数量，提高推理速度。
推理： 提供多种推理引擎，充分利用硬件资源，优化模型执行效率，降低推理延迟。

TensorRT-LLM 的优势

选择 TensorRT-LLM 有以下几个原因：

框架支持： 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等多种框架，方便用户迁移模型。
丰富的优化选项： 提供多种优化选项，针对不同硬件平台调整模型，达到最佳性能。
全面的文档和教程： 提供详细的文档和教程，即使是深度学习新手也能轻松上手。

用例

TensorRT-LLM 可用于各种场景：

大语言模型的推理
自然语言处理任务
计算机视觉应用程序
推荐系统

代码示例

import tensorrt as trt

# 创建 TensorRT 推理引擎
trt_engine = trt.InferenceEngine(
    trt.Destroyer(trt.init_lib() or trt.create_inference_engine()),
    trt.EngineConfig(trt.MODEL_TYPE_ONNX)
)

# 加载 ONNX 模型
with open("model.onnx", "rb") as f:
    onnx_model = f.read()

# 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎
trt_engine.load_onnx_model(onnx_model)

# 创建输入和输出张量
input_tensor = trt.Tensor()
output_tensor = trt.Tensor()

# 执行推理
trt_engine.execute([input_tensor], [output_tensor])