NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT-LLM 是一个用于优化大型语言模型（LLM）在 NVIDIA GPU 上的推理部署的工具。结合 Triton Inference Server，可以构建一个高效的推理服务系统。以下是实现优化部署的步骤：

环境准备

1. 确保 CUDA 版本符合要求：TensorRT-LLM 需要特定版本的 CUDA，通常是 12.x 版本。

2. **获取 TensorRT-LLM**：克隆 TensorRT-LLM 的 GitHub 仓库，并安装 Git Large File Storage (LFS)。

```bash

git lfs install

git clone https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backend.git

cd tensorrtllm_backend

git submodule update --init --recursive

```

3. **构建 Docker 镜像**：使用 Docker 构建包含 TensorRT-LLM 和 Triton 的环境。

```bash

DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t triton_trt_llm -f dockerfile/Dockerfile.trt_llm_backend .

```

4. **启动 Docker 容器**：

```bash

docker run --gpus all --shm-size=1g triton_trt_llm:latest bash

```

模型准备

1. 模型转换：将预训练的大型模型转换为 TensorRT engine。这通常涉及到模型的量化和优化。

```bash

python build.py --model_version v1_7b \

--model_dir Baichuan-7B \

--dtype float16 \

--use_gpt_attention_plugin float16 \

--use_inflight_batching \

--paged_kv_cache \

--max_input_len 32 \

--max_output_len 32 \

--max_beam_width 1 \

--tokens_per_block 32 \

--output_dir trt_engines/baichuan/

```

2. **配置 Triton 模型仓库**：创建模型仓库目录，并准备模型配置文件。

### Triton Inference Server 配置

1. **启动 Triton 服务**：使用 Triton 提供的脚本来启动推理服务器。

```bash

python3 scripts/launch_triton_server.py \

--model_repo=/tensorrtllm_backend/triton_model_repo

```

2. **模型测试**：使用 curl 或其他 HTTP 客户端测试模型推理。

```bash

curl -X POST localhost:8000/v2/models/ensemble/generate \

-d '{"text_input": "北京是", "max_tokens": 20, "bad_words": "", "stop_words": ""}'

```

### 模型优化与部署

1. **使用 TensorRT-LLM 优化模型**：TensorRT-LLM 提供了一系列工具来优化模型，包括量化和算子优化。

2. **部署 LoRA 调谐的模型**：LoRA 是一种微调方法，可以减少可训练参数的数量，同时保持模型性能。

3. **使用 Triton 进行模型服务化**：Triton 支持模型服务化，可以轻松地将优化后的模型部署为服务。

4. **监控与扩展**：利用 Triton 的监控功能和与 Kubernetes 的集成，可以对部署的模型进行实时监控和自动扩展。

通过上述步骤，可以有效地利用 NVIDIA TensorRT-LLM 和 Triton Inference Server 实现大型语言模型的优化部署。