ubuntu 如何安装tensorrt_llm
时间: 2025-01-17 20:22:26 浏览: 109
### 安装配置TensorRT-LLM于Ubuntu系统
#### 准备工作
为了在Ubuntu环境中成功部署TensorRT-LLM,确保操作系统已更新至最新状态,并安装必要的开发工具包。这通常涉及执行`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`以及安装构建必需的软件包如`build-essential`。
#### 获取源码仓库
通过Git克隆指定版本标签下的官方GitHub项目地址来获取最新的稳定版代码:
```bash
git clone -LLM.git
cd TensorRT-LLM
```
此操作会下载包含所需全部文件结构及脚本在内的整个存储库副本到本地机器上[^1]。
#### 设置依赖关系
进入刚刚创建的工作目录后,按照README文档中的指导完成剩余步骤,特别是关于设置Python虚拟环境的部分。对于大多数情况而言,建议使用Conda管理器简化跨平台兼容性和隔离化处理过程:
```bash
conda create --name tensorrt_llm python=3.9
conda activate tensorrt_llm
pip install -r requirements.txt
```
上述指令序列用于建立一个新的Anaconda环境并激活它;随后依据requirements文本定义的内容批量加载第三方模块集合。
#### 配置编译选项
考虑到不同硬件架构之间的差异,在实际编译之前可能还需要调整一些预处理器宏定义或是CMake参数设定。具体细节取决于目标平台上可用资源的情况和个人偏好等因素影响。一般情况下,默认值已经过良好调优可以直接采用而无需额外修改。
#### 构建与验证
最后一步就是启动正式的编译流程并通过简单的测试案例确认一切正常运作无误。如果遇到任何问题,则可以查阅官方Wiki页面寻求帮助或向社区提交Issue报告请求支援。
```bash
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
./bin/test_tensorrtllm
```
以上命令负责生成可执行二进制文件并将它们放置在一个名为`bin/`的新子目录下,紧接着运行自带的小型单元检验程序以初步评估集成效果如何。
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