TensorRT LLM – NVIDIA开源的大模型推理优化框架

TensorRT LLM是什么

TensorRT LLM 是 NVIDIA 推出的优化大型语言模型（LLM）在 NVIDIA GPU 上的推理性能框架。基于 PyTorch 架构，提供高效易于使用的 Python API，支持从单 GPU 到大规模分布式部署的多种推理场景。通过先进的技术优化，TensorRT LLM 能显著提升模型的推理效率，保持高度的灵活性和可扩展性。TensorRT LLM 支持多种流行的 LLM 架构，与 NVIDIA 的推理生态系统无缝集成，为开发者提供强大的工具，用于快速部署和优化语言模型，推动生成式 AI 的发展。

TensorRT LLM的主要功能

高性能推理优化：通过定制化的内核和优化技术，如张量并行、流水线并行和专家并行，显著提升模型在 NVIDIA GPU 上的推理效率。
先进的量化技术：支持多种量化格式（如 FP8、FP4、INT4 和 INT8），在降低模型精度损失的同时，提高推理速度和吞吐量。
高效缓存管理：采用分页缓存机制，优化内存使用，支持长序列推理和大规模部署。
灵活的推理调度：支持飞行中批量处理（In-Flight Batching）和多种推测解码算法（如 Eagle、MTP 和 N-Gram），降低延迟并提升吞吐量。
多模态支持：支持纯文本模型和多模态模型，如 LLaVA-NeXT 和 Qwen2-VL，满足不同应用场景的需求。
无缝集成与扩展：基于 PyTorch 架构，易于与现有 PyTorch 模型集成，并支持与 NVIDIA Dynamo 和 Triton 推理服务器无缝对接。
广泛的模型支持：支持多种流行的 LLM 架构，如 GPT-OSS、DeepSeek、Llama等。
模块化设计：具有高度的模块化和可扩展性，开发者可轻松定制和扩展功能，满足特定需求。

如何使用TensorRT LLM

安装 Docker 和 NVIDIA 驱动：确保系统已安装 Docker 和最新版本的 NVIDIA GPU 驱动，用来支持 GPU 加速。
拉取并启动 TensorRT LLM 容器：运行命令 docker run --rm -it --ipc host --gpus all --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -p 8000:8000 nvcr.io/nvidia/tensorrt-llm/release:1.3.0rc0，启动包含 TensorRT LLM 的 Docker 容器。
启动在线推理服务：在容器中使用命令 trtllm-serve "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0" 启动推理服务，将模型部署为在线服务。
发送推理请求：通过 HTTP 客户端（如 curl）向服务发送请求，例如：curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0", "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me about AI."}], "max_tokens": 32}'，获取推理结果。
离线推理：在 Python 环境中，通过 from tensorrt_llm import LLM 加载模型，使用 llm.generate() 方法进行本地推理。
优化和扩展：根据需求选择合适的量化格式（如 FP8、FP4），用 TensorRT LLM 提供的高级功能（如分页缓存、推测解码）进一步优化推理效率。