NVIDIA TensorRT Model Optimizer 使用教程

NVIDIA TensorRT Model Optimizer 使用教程

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. 项目的目录结构及介绍

NVIDIA TensorRT Model Optimizer 的目录结构如下：

TensorRT-Model-Optimizer/
├── .github/
├── .vscode/
├── docker/
│   └── Dockerfile
├── docs/
│   └── source/
├── examples/
├── modelopt/
│   └── __init__.py
├── tests/
├── .dockerignore
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── CHANGELOG-Windows.rst
├── CHANGELOG.rst
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml
├── setup.py

• .github/：包含 GitHub Actions 工作流文件。
• .vscode/：包含 Visual Studio Code 的配置文件。
• docker/：包含用于构建 Docker 容器的 Dockerfile。
• docs/：存放项目文档的源文件。
• examples/：提供了一些使用 Model Optimizer 的示例。
• modelopt/：Model Optimizer 的核心代码库。
• tests/：包含了项目的单元测试。
• .dockerignore：定义了构建 Docker 镜像时应该排除的文件和目录。
• .gitignore：定义了 Git 忽略的文件和目录。
• .pre-commit-config.yaml：配置 pre-commit 钩子。
• CHANGELOG-Windows.rst 和 CHANGELOG.rst：记录了项目的更新日志。
• CONTRIBUTING.md：提供了贡献指南。
• LICENSE：项目的许可协议。
• README.md：项目的自述文件，包含了项目的简介和基本使用方法。
• pyproject.toml：包含了 Python 打包的配置信息。
• setup.py：Python 包的设置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Docker 容器来进行的。在 docker/ 目录下有一个 Dockerfile 文件，用于构建包含所有必要依赖的 Docker 镜像。

以下是启动 Docker 容器的步骤：

1. 克隆仓库：

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

2. 构建 Docker 镜像：

   ./docker/build.sh
   

3. 运行 Docker 容器：

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

4. 在 Docker 容器内检查安装：

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

3. 项目的配置文件介绍

在项目的根目录下没有特定的配置文件，但是 docker/ 目录下的 Dockerfile 是一个关键的配置文件，它定义了如何构建 Docker 镜像以及包含哪些依赖。

此外，项目可能使用了一些环境变量来配置不同的运行参数，例如在运行 Docker 容器时，可以通过环境变量来设置共享内存的大小（--shm-size 20g）。

对于项目内部的配置，通常在代码库中的 Python 文件中进行，可以通过修改 modelopt/ 目录下的文件来调整配置。具体的配置选项和细节可以在阅读代码和文档后获得。

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