NVIDIA TensorRT Model Optimizer安装与配置指南

NVIDIA TensorRT Model Optimizer安装与配置指南

TensorRT-Model-Optimizer TensorRT Model Optimizer is a unified library of state-of-the-art model optimization techniques such as quantization and sparsity. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks like TensorRT-LLM or TensorRT to optimize inference speed on NVIDIA GPUs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorRT-Model-Optimizer

1. 项目基础介绍

NVIDIA TensorRT Model Optimizer（以下简称Model Optimizer）是一个开源库，它集成了多种最先进的模型优化技术，包括量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、蒸馏（Distillation）、投机解码（Speculative Decoding）和稀疏性（Sparsity）等。这些技术能够帮助压缩深度学习模型，优化模型在GPU上的推理速度。Model Optimizer接受Torch或ONNX模型作为输入，并提供Python API，使用户能够轻松地组合不同的优化技术，生成优化的量化检查点（checkpoint）。该库与NVIDIA的AI软件生态系统无缝集成，输出的量化检查点可以直接部署在TensorRT-LLM或TensorRT等下游推理框架中。

主要编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• 量化（Quantization）: 通过减少模型的位宽来压缩模型大小，加速推理过程。
• 剪枝（Pruning）: 通过移除不必要权重来减少模型大小和加速推理。
• 蒸馏（Distillation）: 通过利用强大模型学到的特征来指导学生模型的训练，提高其准确性和/或收敛速度。
• 投机解码（Speculative Decoding）: 通过在一个前向传递中生成多个标记来减少模型延迟和加速推理。
• 稀疏性（Sparsity）: 通过增加模型中的零值来进一步减少模型内存占用和加速推理。

使用的框架和技术包括但不限于：PyTorch、ONNX、TensorRT、NVIDIA NeMo、Megatron-LM。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python（建议使用虚拟环境）
• NVIDIA Container Toolkit（如果使用Docker）
• GPU驱动程序（与您的GPU兼容）

安装步骤

使用Docker安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer.git
   cd TensorRT-Model-Optimizer
   

2. 构建Docker容器：

   ./docker/build.sh
   

   注意：您可以根据需要自定义docker/Dockerfile来包含或排除某些依赖。

3. 运行Docker容器：

   docker run --gpus all -it --shm-size 20g --rm docker.io/library/modelopt_examples:latest bash
   

4. 验证安装（在Docker容器内）：

   python -c "import modelopt; print(modelopt.__version__)"
   

不使用Docker安装

如果您不使用Docker，可以通过以下方式从NVIDIA PyPI安装：

pip install "nvidia-modelopt[all]" -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

或者，如果您要进行本地开发，可以从源代码安装：

pip install -e ".[all]" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

请注意，从源代码安装时，每次拉取仓库的新更改后，都需要重新运行安装命令来更新依赖。

以上步骤为您提供了安装和配置NVIDIA TensorRT Model Optimizer的基本指南。安装完成后，您可以开始使用Python API进行模型的优化。

TensorRT-Model-Optimizer TensorRT Model Optimizer is a unified library of state-of-the-art model optimization techniques such as quantization and sparsity. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks like TensorRT-LLM or TensorRT to optimize inference speed on NVIDIA GPUs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorRT-Model-Optimizer