1
NVIDIA TensorRT Cloud
Shares tags: build, serving, triton & tensorrt
AI Tool
Революционизируйте инференс вашего LLM
Разблокируйте непревзойденную производительность и эффективность с помощью набора инструментов NVIDIA TensorRT-LLM.
Visit TensorRT-LLM→
BuildServingTriton & TensorRT
1Ускорьте широкий спектр архитектур LLM с помощью продвинутой оптимизации.
2Достигайте скорости вывода до 8 раз быстрее при сохранении точности.
3Бесшовно интегрируйтесь с существующими структурами для масштабируемого развертывания.
overview
Что такое TensorRT-LLM?
TensorRT-LLM — это инструмент NVIDIA, предназначенный для оптимизации вывода больших языковых моделей (LLM), который сочетает в себе мощь ядер TensorRT с интеграцией Triton. Это идеальное решение для предприятий, стремящихся оптимизировать рабочие процессы в области ИИ, обеспечивая при этом высокую эффективность и производительность.
- 1Поддерживает различные архитектуры моделей LLM, включая только декодеры и модели с кодировщиком-декодером.
- 2Разработан для развертывания на последних графических процессорах NVIDIA для максимальной производительности.
- 3Идеально подходит для разработчиков ИИ, исследователей и производственных команд.
features
Ключевые особенности
TensorRT-LLM насыщен функциями, которые улучшают производительность, гибкость и удобство использования. От передовых техник квантизации до удобных API, он разработан с учетом потребностей современных задач ИИ.
- 1КорNative-поддержка квантования FP8 и FP4.
- 2Поддержка многопроцессорных графических систем и многозначных узлов для масштабируемых AI-приложений.
- 3Бесшовная интеграция с Hugging Face для облегченного доступа к моделям.
use cases
Трансформирующие сценарии использования
TensorRT-LLM обеспечивает множество приложений в разных отраслях, гарантируя быструю и эффективную инференцию моделей. Независимо от того, разрабатываете ли вы чат-ботов, генерируете контент или осуществляете сложную аналитику, TensorRT-LLM предоставляет вам необходимые инструменты.
- 1Функции чат-бота в режиме реального времени.
- 2Генерация контента с высокой пропускной способностью.
- 3Продвинутый анализ данных и обработка.
❓
Frequently Asked Questions
+Какие типы моделей может оптимизировать TensorRT-LLM?
TensorRT-LLM поддерживает разнообразные модели, включая только декодеры, смеси экспертов, модели с пространством состояний, мультимодальные и модели с кодировщиком-декодером.
+Как TensorRT-LLM сокращает время вывода?
Он достигает ускорения до 8 раз за счет таких инноваций, как пакетная обработка в полете, постраничное внимание и спекулятивное декодирование.
+Доступна ли поддержка для масштабирования развертываний?
Да, TensorRT-LLM предлагает полную поддержку многопроцессорных систем и многорукавных узлов, что делает его идеальным для масштабируемых корпоративных развертываний.