解锁NVIDIA TensorRT-LLM的卓越性能

NVIDIA TensorRT-LLM 是一个专为优化大语言模型 (LLM) 推理而设计的库。它提供了多种先进的优化技术，包括自定义 Attention Kernel、Inflight Batching、Paged KV Caching、量化技术 (FP8、INT4 AWQ、INT8 SmoothQuant 等) 以及更多功能，确保您的 NVIDIA GPU 能发挥出卓越的推理性能。

我们深知您对易用性的需求，为了让您更快上手，并迅速实现流行模型的高性能推理，我们开发了 LLM API，通过简洁的指令，您可轻松体验 TensorRT-LLM 带来的卓越性能！

LLM API 是一个 high-level Python API，专为 LLM 推理工作流而设计。以下是一个展示如何使用 TinyLlama 的简单示例：

 

from tensorrt_llm import LLM, SamplingParams
 
prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The president of the United States is",
    "The capital of France is",
    "The future of AI is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
 
llm = LLM(model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0")
 
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
 
# Print the outputs.
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

 

希望以上示例能帮助您快速入门 NVIDIA TensorRT-LLM LLM API。

当前 TensorRT-LLM LLM API 可支持的模型

Llama (including variants Mistral, Mixtral, InternLM)

GPT (including variants Starcoder-1/2, Santacoder)

Gemma-1/2

Phi-1/2/3

ChatGLM (including variants glm-10b, chatglm, chatglm2, chatglm3, glm4)

QWen-1/1.5/2

Falcon

Baichuan-1/2

GPT-J

Mamba-1/2

一、详细介绍

1.1 模型准备

LLM class 可支持以下三种模型导入来源：

Hugging Face Hub：直接从 Hugging Face 模型库下载模型，例如 TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0。

本地 Hugging Face 模型：使用已下载到本地的 Hugging Face 模型。

本地 TensorRT-LLM 引擎：使用通过 trtllm-build 工具构建或由 Python LLM API 保存的 Engine。

您可以使用 LLM(model=) 构造函数来灵活切换这些格式。以下各节将详细介绍具体使用方法。

Hugging Face Hub

使用 Hugging Face Hub 来导入模型非常直观，只需在 LLM 构造函数中指定模型仓库名称即可：

 

llm = LLM(model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0")

 

本地 Hugging Face 模型

由于 Hugging Face 模型库的广泛应用，API 将 Hugging Face 格式作为主要输入来源之一。当您要使用 Llama 3.1 模型时，请通过以下命令从 Meta Llama 3.1 8B 模型页面下载模型：

 

git lfs install
git clone 

 

下载完成后，您可以通过以下方式加载模型：

 

llm = LLM(model=)

 

请注意，使用此模型需要遵守特定许可条款：

https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/

在开始下载之前，请确保同意这些条款并在 Hugging Face 上完成身份验证：

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B?clone=true

本地 TensorRT-LLM 引擎

LLM API 支持使用 TensorRT-LLM Engine，您可以通过以下两种方式构建 Engine：

您可使用 trtllm-build 工具从 Hugging Face 模型直接构建 TensorRT-LLM Engine，并将其保存到磁盘供后续使用。详细说明请参考 GitHub 上的 README 和 examples/llama 仓库。构建完成后，您可以这样加载模型：

 

llm = LLM(model=)

 

或者，您可以使用 LLM instance 来创建 Engine 并保存到本地磁盘：

 

llm = LLM()
# Save engine to local disk
llm.save()

 

可以参考第一种方法使用 model 参数来加载 Engine。

1.2 使用技巧和故障排除

以下是针对熟悉 TensorRT-LLM 其他 API 的用户，在刚开始使用 LLM API 时可能遇到的常见问题及其解决方案：

RuntimeError: only rank 0 can start multi-node session, got 1    

在使用 LLM API 进行单节点多 GPU 推理时，无需添加 mpirun 前缀。您可以直接运行 python llm_inference_distributed.py 来执行多 GPU 推理。

Slurm 节点上的挂起问题

在使用 Slurm 管理的节点上遇到挂起或其他问题时，请在启动脚本中添加前缀 mpirun -n 1 --oversubscribe --allow-run-as-root。

示例命令：

 

mpirun -n 1 --oversubscribe --allow-run-as-root python llm_inference_distributed.py

 

在通讯器 MPI_COMM_WORLD 中，MPI_ABORT 在 rank 1 上被调用，错误代码为 1。

由于 LLM API 依赖 mpi4py 库，为避免 mpi4py 中的递归生成进程，请将 LLM 类放在函数中，并在 __main__ 命名空间下保护程序的主入口点。

注意：此限制仅适用于多 GPU 推理。

二、常见自定义操作

2.1 量化

TensorRT-LLM 可以通过在 LLM 实例中设置适当 Flags，自动对 Hugging Face 模型进行量化。例如，要执行 Int4 AWQ 量化，以下代码会触发模型量化。请参考完整的支持的标志列表和可接受的值。

 

from tensorrt_llm.llmapi import QuantConfig, QuantAlgo
quant_config = QuantConfig(quant_algo=QuantAlgo.W4A16_AWQ)
llm = LLM(, quant_config=quant_config)

 

2.2 采样

SamplingParams 可以自定义采样策略以控制 LLM 生成的响应，如 Beam Search、Temperature 和其他参数。

例如，要启用 Beam Size 为 4 的 Beam Search，请按如下方式设置 Sampling_Params：

 

from tensorrt_llm.llmapi import LLM, SamplingParams, BuildConfig


build_config = BuildConfig()
build_config.max_beam_width = 4


llm = LLM(, build_config=build_config)
# Let the LLM object generate text with the default sampling strategy, or
# you can create a SamplingParams object as well with several fields set manually
sampling_params = SamplingParams(beam_width=4) # current limitation: beam_width should be equal to max_beam_width


for output in llm.generate(, sampling_params=sampling_params):
    print(output)

 

SamplingParams 管理并分发字段到 C++ classes，包括：

SamplingConfig:

https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/_cpp_gen/runtime.html#_CPPv4N12tensorrt_llm7runtime14SamplingConfigE

OutputConfig:

https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/_cpp_gen/executor.html#_CPPv4N12tensorrt_llm8executor12OutputConfigE

更多详情请参考 class 文档：

https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/llm-api/reference.html#tensorrt_llm.llmapi.SamplingParams

2.3 Build 配置

除了上述参数外，您还可以使用 build_config 类和从 trtllm-build CLI 借用的其他参数来自定义构建配置。这些构建配置选项为目标硬件和用例构建 Engine 提供了灵活性。请参考以下示例：

 

11m = LLM(,
          build_config=Buildconfig(
            max_num_tokens=4096,
            max batch size=128,
            max_beam_width=4))

 

‍

更多详情请参考 buildconfig 文档：

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/blob/main/tensorrt_llm/builder.py#L476-L509

2.4 自定义 Runtime

类似于 build_config，您也可以使用 runtime_config、peft_cache_config，或其他从 Executor API 借用的参数来自定义 Runtime 配置。这些 Runtime 配置选项在 KV cache management、GPU memory allocation 等方面提供了额外的灵活性。请参考以下示例：

 

from tensorrt_llm.llmapi import LLM, KvCacheConfig


llm = LLM(, 
         kv_cache_config=KvCacheConfig( 
           free_gpu_memory_fraction=0.8))

 

2.5 自定义 Tokenizer 

默认情况下，LLM API 使用 transformers 的 AutoTokenizer。您可以在创建 LLM 对象时传入自己的分词器来覆盖它。请参考以下示例：

 

llm=LLM(,tokenizer=)

 

‍

LLM () 工作流将使用您的 tokenizer 。

也可以使用以下代码直接输入 token ID，由于未使用 Tokenizers，该代码生成的是不带文本的 token ID。

 

llm = LLM()
for output in llm.generate([32, 12]): 
    ...

 

关于作者

严春伟

NVIDIA 性能架构师，目前主要聚焦于大模型推理架构和优化。

张国铭

NVIDIA 性能架构师，目前主要从事大模型推理架构和优化 。

Adam Zheng

NVIDIA 产品经理，负责 NVIDIA AI 平台软件产品管理，目前主要聚焦于大模型推理架构和优化。