用docker部署tensorrt-llm
时间: 2025-06-25 08:21:56 浏览: 19
### 使用 Docker 部署 TensorRT-LLM
为了通过 Docker 容器化环境来部署 TensorRT-LLM,以下是详细的说明以及示例代码。
#### 启动支持 NVIDIA GPU 的开发容器
要运行能够访问 NVIDIA GPU 的开发容器,可以使用以下命令。此命令设置了必要的参数以确保 GPU 资源被正确分配给容器[^1]:
```bash
docker run --rm -it \
--ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --gpus=all \
--volume ${PWD}:/code/tensorrt_llm \
--workdir /code/tensorrt_llm \
tensorrt_llm/devel:latest
```
上述命令的关键部分解释如下:
- `--gpus=all`:允许容器访问所有的可用 GPU。
- `--volume ${PWD}:/code/tensorrt_llm`:挂载当前目录到容器内的 `/code/tensorrt_llm` 路径。
- `--workdir /code/tensorrt_llm`:设置工作目录为挂载的路径。
- `tensorrt_llm/devel:latest`:指定使用的镜像名称和标签。
#### 构建 TensorRT-LLM
完成容器启动后,可以通过源码构建 TensorRT-LLM。具体操作通常涉及编译 C++ 组件并安装 Python 包。这一步的具体实现可能因版本而异,请参考官方文档中的指导。
#### 部署流程概述
部署基于 TensorRT-LLM 的大型模型一般分为几个阶段,包括但不限于安装框架、准备模型文件、转换模型格式以及最终的服务部署[^2]。其中每一步都依赖于前序步骤的成功执行。
#### 利用 Python API 进行模型配置
TensorRT-LLM 提供了一套与 PyTorch 类似的高级接口用于简化模型定义过程[^3]。下面是一个简单的例子展示如何加载预训练权重并通过 layers 和 models 模块创建自定义网络结构的一部分逻辑片段(假设已进入交互式 shell 或脚本环境中):
```python
from tensorrt_llm.models import GPTLMHeadModel
import torch
# 初始化模型实例
model = GPTLMHeadModel(num_layers=12, num_heads=12, hidden_size=768)
# 加载已有参数至新构建的对象中
state_dict = torch.load('path_to_checkpoint.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
```
注意实际应用时需替换 `'path_to_checkpoint.pth'` 为你本地保存的真实检查点位置。
---
阅读全文
相关推荐
















