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并以 verl 驱动的视觉语言模型强化学习为案例,为大家带来贯穿并行配置,内存估算到时序分析的强化学习工程方法论,展示我们在这一前沿领域的突破性成果。本次分享既涉及推理框架 TensorRT-LLM 在 DeepSeek-V3/R1 模型进行大规模专家并行部署的优化经验,也涵盖了 Blackwell 系列 GPU 通过 NVFP4 低精度进行推理部署来实现吞吐与模型精度兼顾的优化方案,以及针对面向
TensorRT-LLM 1.2通过。
管理此类系统需要同步扩展和调度合适的 Pod,了解每个组件不同的配置和资源需求,按特定的顺序启动,并根据网络拓扑结构将它们部署在集群中。在图 1 中,PodClique A 代表前端组件,B 和 C 代表预填充主节点和预填充工作节点,D 和 E 代表解码主节点和解码工作节点。而开发的,它具有足够的灵活性,可以自然地映射到任何现实世界的推理架构,从传统的单节点聚合推理到具有多个模型的代理式。组,例如
本文记录了在Ubuntu 25.10系统上部署NVIDIA TensorRT LLM 1.2.0rc2的过程。作者使用Intel i5-1240P处理器和RTX2060 SUPER显卡的机器,尝试通过pip安装时遇到连接问题,最终通过指定NVIDIA PyPI源成功下载。但在安装过程中遭遇硬盘空间不足和依赖冲突问题,随后更换到配备4060Ti显卡的机器重新安装,又遇到大量依赖项安装需求。整个部署过
TensorRTLLM 1.0 实战
本文介绍了在WSL 2中安装TensorRT-LLM的详细过程。由于Windows下依赖包安装困难,选择使用WSL 2。关键步骤包括:创建conda环境、安装CUDA 12.9工具包(需注意WSL特有安装方式)、配置环境变量、安装必要库(如libopenmpi-dev)以及TensorRT-LLM本身,成功完成了所有组件的安装。最后通过官方示例验证了安装效果,能正常运行TinyLlama模型并生成
本文介绍了TensorRT-LLM的快速安装部署方法。TensorRT-LLM是NVIDIA推出的开源大语言模型推理优化库,能显著提升推理速度并降低成本。文章详细讲解了在Ubuntu 22.04系统下使用conda创建Python 3.10虚拟环境,通过pip安装TensorRT-LLM及其依赖的完整流程,并提供了安装验证代码。最后展示了一个简单的使用示例,包括模型量化配置、加载量化模型以及文本生
一开始想直接 pip install,结果发现官方 PyPI 包对驱动版本要求很严,折腾半天依赖冲突,干脆改用 NGC 上的官方 Docker 镜像(nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.07-trtllm-python-py3)。拉下来之后启动容器,挂载本地模型目录,省去了环境配置的麻烦。另外,文档虽然齐全,但示例分散在 GitHub 和官网,新手容易迷路。,顺手在本地部
在实际的测试过程中,我根据今年工创赛智能救援赛题小球识别进行测试,在Jetson Orin Nano 4GB 推理 qwen2:1.5b,通过TensorRT加速YoloV5,已检测图像中的小球,返回小球中心点的信息(包括坐标、类别),在通过TensorRT LLM 解析目标信息,根据赛题需求,根据小球与安全区的相对位置,给出最终决策。通过结合视觉理解(YOLO)和语言生成(LLM),可以实现更复
然而,IFB 在注意力模块中带来了负载不平衡的挑战,严重影响了系统性能。例如,一些 rank 可能在处理计算密集型的 context(上下文)阶段,而其他 rank 则在执行 generation(生成)阶段,从而形成 token 处理负载的巨大差异。由于各个 rank 间的工作负载可能是异构的,因此在给定迭代中的注意力模块的执行时间由负载最大的 rank 所限制。ADP 中的基本挑战在于,同一迭