1.TensorRT-LLM（持续更新）

TensorRT-LLM（持续更新）

       TRT-LLM（NVIDIA官方支持）是源码一款用于在NVIDIA GPU平台上进行大模型推理部署的工具。

       其整体流程是源码将LLM构建为engine模型，支持多种大模型，源码如单机单卡、源码单机多卡（NCCL）、源码多机多卡，源码如何备份打包源码以及量化（8/4bit）等功能。源码

       TRT-LLM的源码runtime支持chat和stream两种模式，并支持python和cpp（可以直接使用cpp，源码也可以使用cpp的源码bybind接口）两种模式的runtime。

       构建离线模型可以通过example下的源码各个模型的build.py实现，而运行模型则可通过example下的源码run.py进行。

       TRT-LLM默认支持kv-cache，源码支持PagedAttention，源码支持flashattention，源码支持MHA/MQA/GQA等。

       在cpp下，TRT-LLM实现了许多llm场景下的高性能cuda kernel，并基于TensorRT的plugin机制，支持各种算子调用。

       与hugging face transformers（HF）相比，买入提示 指标源码TRT-LLM在性能上提升2~3倍左右。

       TRT-LLM易用性很强，可能与其LLM模型结构比较固定有关。

       TRT-LLM的weight_only模式仅仅压缩模型体积，计算时依旧是dequant到input.dtype做计算。

       TRT-LLM的量化：W4A（表示weight为4bit，输入数据即activation为fp）。

       LLM模型推理，性能损耗大头在data 搬移，即memory bound，黄云刚源码compute bound占比较少。

       TRT-LLM运行时内存可以通过一下参数调整，使用适合当前业务模型的参数即可。

       TRT-LLM对于Batch Manager提供了.a文件，用于支持in-flight batching of requests，来较小队列中的数据排队时间，提高GPU利用率。

       当前支持（0.7.1）的模型如下：

       tensorrt llm需要进行源码编译安装，官方提供的方式为通过docker进行安装。

       docker方式编译可以参考官方文档，move base 源码分析此处做进一步说明。使用docker方式，会将依赖的各种编译工具和sdk都下载好，后面会详细分析一下docker的编译过程。

       编译有2种包，一种是仅包含cpp的代码包，一种是cpp+python的wheel包。

       docker的整个编译过程从如下命令开始：调用make，makefile在 docker/Makefile 下面，里面主要是jvm源码分析pdf调用了docker命令来进行构建。

       后续非docker方式编译llm，也是基于上述docker编译。

       一些小技巧：在编译llm过程中，会通过pip install一些python包，llm脚本中默认使用了NVIDIA的源，我们可以替换为国内的源，速度快一些。

       整个过程就是将docker file中的过程拆解出来，直接执行，不通过docker来执行。

       编译好的文件位于：build/tensorrt_llm-0.5.0-py3-none-any.whl。

       默认编译选项下的一些编译配置信息如下：

       以官方样例bloom为例：bloom example

       核心在于：编译时使用的环境信息和运行时的环境信息要一致，如：python版本，cuda/cudnn/nccl/tensorrt等。

       环境安装后以后，参考官方bloom样例，进行模型下载，样例执行即可。

       最终生成的engine模型：

       以chatglm2-6b模型为基础，进行lora微调后，对模型进行参数合并后，可以使用tensortrt-llm的example进行部署，合并后的模型的推理结果和合并前的模型的推理结果一致。

       lora的源码不在赘述，主要看一下lora模型参数是如何合并到base model中的：

       lora模型如下：

       base模型如下：

       模型构建是指将python模型构建为tensort的engine格式的模型。

       整体流程如下：

       整体流程可以总结为：

       可以看出，原理上和模型转换并没有区别，只是实现方式有差异而已。

       pytorch模型参数如何加载在tensortrt-llm中？关于量化参数加载

       1. 先提取fp格式的参数

       2. 调用cpp的实现进行参数量化

       整体而言，模型参数加载的关键在于：算子weight一一对应，拷贝复制。

       每种模型，都需要搭建和pytorch严格一致的模型架构，并将算子weight严格对应的加载到tensortrt-llm模型中

       即：关键点在于：熟悉原始pytorch模型结构和参数保存方式，熟悉tensorrt-llm的模型结构和参数设定方法。

       模型构建成功后，有两个文件：config.json文件推理时会用到，主要内容如下：模型参数信息和plugin信息。

       在模型构建好后，就可以做模型推理，推理流程如下：

       TRT-LLM Python Runtime分析

       1. load_tokenizer

       2. parse_input

       基于 tokenizer 对输入的text做分词，得到分词的id

       3. runner选择&模型加载

       4.推理

       5. 内存管理

       TRT-layer实现举例

       （1）对tensorrt的接口调用：以cast算子为例：functional.py是对TensorRT python API接口的调用

       调用tensorrt接口完成一次推理计算

       （2）TRT-LLM python侧对cpp侧的调用

       调到cpp侧后，就会调用cpp侧的cuda kernel

       trtllm更新快，用了一些高版本的python特性，新的trtllm版本在python3.8上，不一定能跑起来