1.TensorRT-LLM编译模型1.1TensorRT-LLM简介使用TensorRT时，通常需要将模型转换为ONNX格式，再将ONNX转换为TensorRT格式，然后在TensorRT、TritonServer中进行推理。但这个转换过程并不简单，经常会遇到各种报错，需要对模型结构、平台算子有一定的掌握，具备转换和调试能力。而TensorRT-LLM的目标就是降低这一过程的复杂度，让大模型更容易跑在TensorRT 引擎上。需要注意的是，TensorRT针对的是具体硬件，不同的GPU型号需要编译不同的TensorRT格式模型。这与ONNX模型格式的通用性定位显著不同。同时，TensortR
Triton:AnIntermediateLanguageandCompilerforTiledNeuralNetworkComputationsAbstract深度学习领域新颖研究想法的验证和部署通常受到某些基本原语高效计算内核的可用性限制。特别是，无法利用现有供应商库（例如cuBLAS、cuDNN）的操作面临着设备利用率不佳的风险，除非由专家编写自定义实现——通常以牺牲可移植性为代价。因此，开发新的编程抽象来以最小的性能成本指定自定义深度学习工作负载变得至关重要。我们提出了Triton，一种以图块（tile）概念为中心的语言和编译器，即静态形状的多维子数组。我们的方法围绕：基于C语言和基于
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小伙伴。什么是tritoninferenceserver？肯定很多人想知道triton干啥的，学习这个有啥用？这里简单解释一下：triton可以充当服务框架去部署你的深度学习模型，其他用户可以通过htt
一天早晨过来，发现昨天还能跑的diffusion代码，突然出现了【Nomodulenamed‘triton’】的问题，导致本就不富裕的显存和优化速度雪上加霜，因此好好探究了解决方案。首先是原因，由于早晨过来发现【电脑重启】导致了【训练终止】（美好的心情从看到windows更新结束），基本可以判定是由于windows更新，以及所编译的triton的windows版本的原因，最终解决方案如下：1、第一步，按顺序卸载triton、xformers、torchpipuninstalltritonpipuninstallxformerspipuninstalltorch2、第二步，利用huggingfa
官方文档背景在工业场景中，常常阻碍模型部署的不是模型本身，而是算力原因，许多高精度的模型，都有一个比较大的参数量Tritonserver是英伟达Nvidia开源的高性能推理，可以在CPU、GPU上加速模型推理的一个工具是什么triton是一个模型推理服务工具具有动态批处理，并发执行，模型集成和串流输入，使用配置方式实现模型pipline使用脚本方式充当模型，以便使计算过程用在显存中tritonserver服务对外可以提供api-GRPC/HTTP，以及导出Prometheus指标，用于监控GPU利用率、延迟、内存使用率和推理吞吐量可以使用tritonclient发送推理请求Triton支持一些
一.前言近期，ChatGLM-6B的第二代版本ChatGLM2-6B已经正式发布，引入了如下新特性：①.基座模型升级，性能更强大，在中文C-Eval榜单中，以51.7分位列第6；②.支持8K-32k的上下文；③.推理性能提升了42%；④.对学术研究完全开放，允许申请商用授权。目前大多数部署方案采用的是fastapi+uvicorn+transformers，这种方式适合快速运行一些demo，在生产环境中使用还是推荐使用专门的深度学习推理服务框架，如Triton。本文将介绍我利用集团9n-triton工具部署ChatGLM2-6B过程中踩过的一些坑，希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。二.硬
开新坑！准备开始聊triton。老潘用triton有两年多了，一直想写个教程给大家。顺便自己学习学习，拖了又拖，趁着这次换版本的机会，终于有机会了写了。![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/18ac04ec459689dffdeca1a229f52730.jpeg#crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=url&height=282&id=dPIo9&margin=[objectObject]&originHeight=366&originWidth=366&originalType=binary&ratio=1&ro
文章目录（一）现象（二）分析（三）安装（3.1）项目虚拟环境（3.2）环境版本问题（三）与主题无关（一）现象在Windows11下训练Stable-Diffusion的LoRA模型的时候，总是重复提示：AmatchingTritonisnotavailable,someoptimizationswillnotbeenabled.Errorcaughtwas:Nomodulenamed‘triton’意思是：没有匹配的Triton，一些优化将不会被启用。捕获的错误是：没有名为"TRITON"的模块虽然过程并不会中断，但是看着好难受。（二）分析上网搜了一下，应该是xformers需要用到Trito
