首页由于服务器无法访问外网，只能预先准备好镜像，安装包、编译源码等，接下来准备安装 TensorRT-LLM，推荐使用 Docker 构建和运行 TensorRT-LLM，整个安装步骤参

由于服务器无法访问外网，只能预先准备好镜像，安装包、编译源码等，接下来准备安装 TensorRT-LLM，推荐使用 Docker 构建和运行 TensorRT-LLM，整个安装步骤参

时间: 2024-12-22 19:29:45 浏览: 109

当服务器受限于不能直接访问互联网，为了部署TensorRT-LLM（一种高效的深度学习推理优化库），可以采取容器技术如Docker来进行安装。以下是使用Docker构建和运行TensorRT-LLM的基本步骤： 1. **下载预配置镜像**：由于网络限制，需要先从可靠的仓库下载已经包含了TensorRT-LLM的Docker镜像。这通常可以在TensorRT的官方GitHub仓库或者其他社区维护的镜像仓库找到。 2. **拉取镜像**： ``` docker pull tensorrt/tensorrt:latest 或者根据特定版本拉取 ``` 3. **创建Dockerfile**：如果服务器上没有现成的Dockerfile，你需要编写一个描述如何构建环境和安装TensorRT-LLM的文件。例如： ```dockerfile FROM ubuntu:latest RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential cmake nvidia-cuda-toolkit libnvinfer-dev RUN git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT.git WORKDIR TensorRT RUN ./build.sh -c Release ``` 4. **构建镜像**： ``` docker build -t tensorrt_image . ``` 5. **运行容器**： ``` docker run -it --rm --name trt_container tensorrt_image ``` 6. **验证安装**：在容器内部，你可以通过命令行工具检查TensorRT是否已成功安装，比如`nvidia-smi` 和 `trtexec`。

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