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Entfesseln Sie unvergleichliche Leistung mit TensorRT-LLM

Optimieren Sie den Inferenzaufwand von großen Sprachmodellen mühelos.

Erzielen Sie bis zu 8× schnellere Inferenzgeschwindigkeiten und niedrigere Kosten mit TensorRT-LLM.Prototyping in PyTorch dreimal schneller, ohne die Produktionsqualität zu beeinträchtigen.Erleben Sie eine nahtlose Bereitstellung mit Unterstützung für über 50 führende Modellarchitekturen.

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overview

Was ist TensorRT-LLM?

TensorRT-LLM ist NVIDIA's modernes Open-Source-Toolkit, das zur Optimierung der Inferenz großer Sprachmodelle auf NVIDIA-GPUs entwickelt wurde. Es nutzt TensorRT-Kerne und die Triton-Integration, um Leistung und Skalierbarkeit zu verbessern.

  • Open-Source-Optimierungsbibliothek für LLMs.
  • Bietet unvergleichliche Leistung auf NVIDIA-Hardware.
  • Integriert sich nahtlos in bestehende Rahmenwerke.

features

Hauptmerkmale

TensorRT-LLM bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen, die darauf abzielen, die Effizienz und Effektivität Ihres LLM zu maximieren. Von fortschrittlichen Decoding-Algorithmen bis hin zu umfassender Unterstützung für Quantisierung – es hat alles, was Sie benötigen, um Ihre KI-Anwendungen auf das nächste Level zu heben.

  • Fortgeschrittene spekulative Dekodierung für höhere Durchsatzraten.
  • Umfassende Quantisierungsoptionen, einschließlich Unterstützung für FP4 und FP8.
  • Benutzerfreundliche Python-API für eine reibungslose Integration.

use_cases

Wer kann von TensorRT-LLM profitieren?

Egal, ob Sie ein Datenwissenschaftler sind, der Modelle schnell prototypisieren möchte, oder ein Entwickler, der leistungsstarke Anwendungen bereitstellen will, TensorRT-LLM kann Ihren Arbeitsablauf revolutionieren. Es ist ideal für jede Organisation, die mit großen Sprachmodellen arbeitet.

  • KI-Forscher konzentrieren sich auf die Entwicklung fortschrittlicher LLMs.
  • Unternehmen, die ihre KI-Operationen kosteneffizient optimieren möchten.
  • Entwickler, die eine schnelle und effiziente Modellbereitstellung benötigen.

Frequently Asked Questions

Wie verbessert TensorRT-LLM die Leistung?

TensorRT-LLM bietet bis zu 8-fache Beschleunigungen bei der Inferenz, indem es optimierte TensorRT-Kerne und fortschrittliche Algorithmen nutzt. So holen Sie das Beste aus Ihren NVIDIA GPUs heraus.

Welche Art von Unterstützung bietet TensorRT-LLM für verschiedene Modelle?

TensorRT-LLM unterstützt über 50 verschiedene Modellarchitekturen, einschließlich beliebter Optionen wie Llama, Qwen, Gemma und Falcon, wodurch Sie verschiedene hochmoderne Modelle problemlos implementieren können.

Ist TensorRT-LLM einfach in bestehende Projekte zu integrieren?

Ja, TensorRT-LLM bietet eine einfache Python-API sowie Funktionen wie Multi-GPU/Multi-Node-Inferenz, wodurch es benutzerfreundlich ist und sich leicht in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren lässt.