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一、目录

1. 作用
2. TensorRT-llm 为什么快？
3. 流程
4. TensorRT-LLM 环境配置
5. 大模型 转换、编译与推理
6. 如何选择量化类型？
7. lora 大模型如何合并？
8. lora 大模型如何编译，使用？
9. 推理加速模型 tensorrRT-LLM、Vllm、fasterTransformer、BetterTransformer 的对比
10. 如何优化 LLM 模型推理中的访存密集问题？

二、实现

1. 作用
   NVIDIA提出， TensorRT-LLM 默认采用 FP16/BF16 的精度推理，并且可以利用业界的量化方法，使用硬件吞吐更高的低精度推理进一步推升推理性能。
2. TensorRT-llm 为什么快？
   1. 模型预编译，并优化内核
   2. 模型进行量化
   3. In-flight批处理
   4. page attention 以及高效缓存K、V.
3. 流程
   1. huggingface 模型—>tensorRT-llm模型(模型转换)---->转为trt引擎----->trt引擎推理。
4. TensorRT-LLM 环境配置
   1. 下载tensorRT-LLM 项目，注意，下载0.8.0， 其中0.9.0问题较多

   git clone -b v0.8.0 https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git
   cd TensorRT-LLM

   2. 创建容器(cuda 最好是大于12.2), 也可以是其他容器，该容器包含tritonserver服务。

      docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.02-trtllm-python-py3

docker run --gpus all
–name trt_llm
-d
–ipc=host
–ulimit memlock=-1
–restart=always
–ulimit stack=67108864
-p 8000:8000
-p 7860:7860
-v ${PWD}/examples:/app/tensorrt_llm/examples
nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.02-trtllm-python-py3 sleep 8640000

3. 安装tensorRT-LLM
   >>pip install tensorrt_llm==0.8.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
4. 检查安装
   >> python3 -c “import tensorrt_llm” 生成版本号。
5. 安装大模型本身需要的环境。
   参考：https://github.com/Tlntin/Qwen-TensorRT-LLM

4.大模型 转换、编译与推理
>>cd TensorRT-LLM/examples/bloom
文件1. convert_checkpoint.py： 将hf 模型转为tensorRT-LLM格式模型。
文件2. …/run.py 推理文件， 根据需求进行相应的修改
文件3. …/summarize.py 在cnn_dailymail 数据集中的测试文本。生成rouge 结果
文件4 benchmark.py 测试吞吐量

方式一、含有build.py 文件
1. 编译 参考：https://github.com/Tlntin/Qwen-TensorRT-LLM
>>python3 build.py --添加参数
2. 使用
>> python3 run.py
方式二、不含有build.py 文件
1. 模型量化 参考：https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/qwen
>># Build the Qwen-7B-Chat model using a single GPU and FP16.
python convert_checkpoint.py --model_dir ./tmp/Qwen/7B/
–output_dir ./tllm_checkpoint_1gpu_fp16
–dtype float16
2. 创建引擎

trtllm-build --checkpoint_dir ./tllm_checkpoint_1gpu_fp16
–output_dir ./tmp/qwen/7B/trt_engines/fp16/1-gpu
–gemm_plugin float16

3. 使用

python3 …/run.py --input_text “你好，请问你叫什么？”
–max_output_len=50
–tokenizer_dir ./tmp/Qwen/7B/
–engine_dir=./tmp/Qwen/7B/trt_engines/fp16/1-gpu/
方式三、自己修改，写build.py 文件

          1. 官网下载benchmarks/python下的build.py 文件, 进行修改，同时需要进一步修改模型

后续…
生成文件：
文件1：config.json 配置文件
文件2：rank0.engine 驱动引擎

5.如何选择量化类型？
训练后 量化类型：1. fp16、int8(weight only)、int4(weight only)
2. smooth quant量化：SmoothQuant 通过平滑激活层和权重后，再使用per-tensor或per-token量化，实现W8A8。根据量化方式不同，作者提出三种策略 O1、O2、O3，计算延迟依次降低。
与其他量化方法相比，该方法可以保持较高的精度，同时，具有更低的延迟。
3. int8-kv-cache量化: KV Cache 量化是指将逐 Token（Decoding）生成过程中的上下文 K 和 V 中间结果进行 INT8 量化（计算时再反量化），以降低生成过程中的显存占用。
4. int4-gptq 量化:所有权重压缩到4位量化中，通过最小化与该权重的均方误差来实现。在推理过程中，它将动态地将权重解量化为float16，以提高性能，同时保持内存较低。
5. int4-awq 量化:激活感知的权重量化。 在量化过程中，有一小部分权重将被跳过，这有助于减少量化损失。
模型越大，对仅权重和KV缓存量化的容忍度越高，而对激活量化的容忍度较低。
对于大多数NLP任务，将大多数LLM家族量化为W4、W4A8、KV4和W8KV4，性能损失可以忽略不计（<2%）。在一定的内存预算下，使用量化到W3的较大模型可以获得更优性能。
在四种突出能力（即上下文学习、指令遵循、多步推理和自校准）中，自校准和多步推理能力对量化更敏感。对于小于13B的LLMs，推荐使用W8、W8A8和KV8量化。
对于伦理任务，小型模型对量化的敏感性更高。仅权重量化会增强模型对敏感信息的判断，而KV缓存量化则有相反的效果。
LLMs在处理长文本（>4k）时，对仅权重和KV缓存量化的敏感性高于短文本（<4k），尤其是对KV缓存量化。在大多数情况下，W4、W4A8和KV8可以在长上下文任务中保持性能。
最先进的量化方法，如SmoothQuant和AWQ，在量化造成的性能损失适中时，可以有效提升性能。然而，当使用极低位宽时，AWQ和SmoothQuant无法恢复完全损坏的性能。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/695144724

6. lora 大模型如何合并？
   https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/132065177