青岛做网站皆赴青岛博,公司企业网络宣传设计方案,宜宾做网站的公司,威海人社app下载官网2022LLM的火爆之后#xff0c;英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步…LLM的火爆之后英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库它号称可以增加4倍的推理速度。 所以本文将对其做一个简单的使用介绍。
前所未有的优化
在AI世界中优化不仅是一种福利而且是必要的。TensorRT-LLM引入了一系列在模型和运行时级别都具有开创性的优化。
在模型级别TensorRT-LLM采用复杂的策略如内核融合将其中多个操作合并到单个内核中以减少启动多个内核的开销。它还利用量化大大加快了计算速度减少了内存需求而不影响模型精度。 import tensorrtllm as trtllm# Initialize the modelmodel trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_your_model)# Apply kernel fusion and quantizationoptimization_flags trtllm.OptimizationFlag.FUSE_OPERATIONS | trtllm.OptimizationFlag.QUANTIZEoptimized_model model.optimize(flagsoptimization_flags)在运行时级别TensorRT-LLM具有连续批处理等功能允许同时计算多个推理请求有效地提高GPU利用率和吞吐量。分页注意力是另一个新特性优化了注意力计算过程中的内存使用这是大型语言模型的一个常见瓶颈。 # Enable in-flight batching and paged attentionruntime_parameters {in_flight_batching: True,paged_attention: True}# Build the engine with these runtime optimizationsengine optimized_model.build_engine(runtime_parametersruntime_parameters)这些优化提供了实质性的性能改进但它们需要仔细调优和彻底的测试。验证优化后模型的功能和性能完整性非常重要以确保增强不会对模型的准确性或可靠性产生不利影响。
加速推理
在当今的数字时代速度是至关重要的。TensorRT-LLM可与传统方法相比提供高达8倍的吞吐量。
这种性能上的飞跃在很大程度上归功于in_flight_batching。与传统的批处理不同在传统的批处理中推理请求是分组处理的(导致单个请求的延迟)而在线批处理重叠了不同请求的计算在不影响批大小的情况下大大减少了推理时间。 input_data [...] # your input data hereresults engine.execute_with_inflight_batching(input_data)另一个主要改进是针对GPU密集型操作优化的内存管理这确保了GPU的最大计算能力得到利用。
为了充分利用加速推理平衡CPU和GPU之间的负载至关重要确保两者都不会成为瓶颈。需要管理输入模型的数据管道和在GPU上执行的计算。监测系统的功率性能也非常重要持续的高利用率操作可能会使系统资源紧张。
广泛的模型支持
丰富多样的大型语言模型(llm)每个模型都是为特定任务量身定制的。推理工具的效用因其与各种模型无缝集成的能力而大大增强。TensorRT-LLM在这一领域表现出色并且提供了广泛的兼容性从Meta的Llama 1和2到ChatGLM、Falcon、MPT、Baichuan、Starcoder等一系列llm。 import tensorrtllm as trtllm# Define and load different LLMsllama_model trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_llama_model)chatglm_model trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_chatglm_model)# Build optimized engines for different LLMsllama_engine llama_model.build_engine()chatglm_engine chatglm_model.build_engine()节约成本
部署人工智能的经济方面通常是人工智能驱动项目可行性的决定性因素。除了原始计算性能之外TensorRT-LLM的设计还具有成本效益解决了包括直接和间接费用在内的总拥有成本(TCO)问题。通过提高计算效率TensorRT-LLM减少了对大量硬件资源的依赖从而降低了能耗。 import tensorrtllm as trtllm# Initialize the modelmodel trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_your_model)# Optimize the model with energy-efficient settingsoptimized_model model.optimize(energy_efficientTrue)# Monitor energy consumptionenergy_usage optimized_model.monitor_energy_usage()为了最大限度地节省成本对性能指标进行持续的监控和分析是必不可少的。利用日志记录和监视工具跟踪能源使用情况、计算效率和硬件运行状况。这样可以定期审查运营成本并准备根据这些见解调整使用模式或配置。
易用性
进入大型语言模型(llm)的世界不需要计算机科学博士学位或多年的编程经验。TensorRT-LLM的设计以用户友好为核心。通过其直观的Python API, TensorRT-LLM使LLM优化和推理平民化使这些先进技术能够为更广泛的受众所使用。 import tensorrtllm as trtllm# Initialize and load the modelmodel trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_your_model)# Perform common operations through easy-to-understand methodsmodel.optimize()model.build_engine()model.execute(input_data)即使有了易于使用的API可以极大地平滑学习曲线并为更有效的使用提供有价值的见解。
量化的支持
模型的规模呈指数级增长管理计算资源至关重要。TensorRT-LLM的量化支持允许使用较低的精度(如FP8)进行计算TensorRT-LLM在资源消耗、执行速度和模型精度之间实现了良好的平衡。这不仅加快了推理速度还减少了内存使用这对于在受限环境中部署大型模型至关重要。 import tensorrtllm as trtllm# Initialize the modelmodel trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_your_model)# Enable quantizationquantized_model model.enable_quantization(precisionFP8)# Build and execute the quantized modelengine quantized_model.build_engine()result engine.execute(input_data)生态集成
作为NVIDIA官方产品TensorRT-LLM在构建时考虑了适应性准备与新兴的LLM生态系统集成。随着新模型架构的出现和现有模型的完善TensorRT-LLM支持与前沿开发的无缝集成。 import tensorrtllm as trtllm# Initialize the modelmodel trtllm.LargeLanguageModel(./path_to_your_model)# Update the model with new kernels or architecturesupdated_model model.update_components(new_kernels./path_to_new_kernels, new_architectures./path_to_new_architectures)# Re-optimize and deploy the updated modelupdated_engine updated_model.build_engine()总结
为什么选择TensorRT-LLM呢
因为它是NVIDIA官方产品兼容性和速度优化肯定是有保障的它提供了无与伦比的速度增强、广泛的模型支持和显著的成本降低同时简化了LLM优化的任务。它对多种模型的强大支持通过节能计算实现成本效益的承诺以及与动态AI生态系统的无缝集成使TensorRT-LLM成为经验丰富的开发人员和新手都不可或缺的资产。
https://avoid.overfit.cn/post/9601a73924024e2895957627f8e35bda
