LLM推理中的参数:beam_search、num_sequences、do_sample、temperature、top_k、top_p、repetition_penalty

原文:

https://huggingface.co/blog/how-to-generate

beam_search:动态规划每个step保留几个top解;

num_sequences: generate输出几个top序列。num_sequences<=beam_search。

do_sample: 设为True,则每个输出都进行采样;设为False,则每个输出都greedy取top。

temperature: GPT4取值范围是0~2。越大,所有token被采样的概率越接近;越小,采样概率拉的越开。设为0时,greedy取top1。

如下公式,在softmax这里有改动,t就是temperature,实际可以取>0的任何值,只是一般都取1附近,0.5~2之间。

top_k: 每一步,只从概率最高的K个token里采样。设为0则disable该机制(无top_p的话,则所有token都参与采样)。

top_p: 取值范围0~1。每一步,只从按概率从高到底排序的tokens,前面累加概率达到p的这些词,参与采样。

repetition_penalty:如果一个

<think>好的,我现在需要解决用户遇到的“libtensorrt_llm.so文件不存在”的问题。根据用户提供的引用内容,首先应该从几个常见方向入手:文件路径和权限、安装完整性、环境变量设置、手动指定库路径以及版本兼容性。 首先,用户提到libnvinfer.so等文件无法打开的问题,解决方案包括检查路径、权限和安装是否正确[^1]。这可能同样适用于libtensorrt_llm.so,所以第一步要确认这个文件是否真的存在于系统中。用户可能需要使用find或locate命令来搜索文件的位置。如果找不到,说明安装可能有问题,需要重新安装TensorRT或TRT-LLM。 然后,引用[3]提到在本地工作站编译TRT-LLM失败后,转而使用公有云环境进行编译。这可能意味着TRT-LLM的编译过程存在依赖问题,用户可能需要确保所有依赖项都正确安装,或者考虑在干净的环境中重新编译。如果用户是自己编译的,可能需要检查编译日志是否有错误,确保make过程顺利完成。 接下来是环境变量的问题。根据引用[1],LD_LIBRARY_PATH需要包含TensorRT的库路径。如果libtensorrt_llm.so所在的目录不在这个变量中,程序就无法找到它。用户需要确认路径是否正确设置,可能需要将路径添加到.bashrc或.zshrc中,并应用更改。 手动指定库路径也是一个方法,如引用[1]和[4]提到的使用LD_PRELOAD或链接时指定-L参数。用户如果知道文件的具体位置,可以通过这些方式临时或永久地解决路径问题。 版本兼容性方面,引用[2]指出Python 3.6可能存在兼容性问题,而Python 3.5正常。虽然当前问题不是Python直接相关,但需要检查TensorRT和TRT-LLM的版本是否与其他组件(如CUDA、cuDNN)兼容。用户应查看官方文档,确认所有依赖的版本匹配,必要时升级或降级某些组件。 如果用户是通过Docker环境安装,如引用[5]提到的使用Dockerfile,可能需要检查镜像是否正确构建,是否包含所需的库文件。用户可能需要重新构建镜像,确保编译步骤正确,或者使用官方提供的镜像来避免依赖问题。 最后,如果以上步骤都无法解决,用户可能需要参考引用[3]的方法,在公有云或干净的环境中重新配置和编译,避免本地环境的干扰。同时,查阅TRT-LLM的官方文档和社区支持,寻找类似问题的解决方案,或者提交issue寻求帮助。 总结下来,解决步骤应该是:确认文件存在→检查安装→设置环境变量→处理路径→验证版本→考虑Docker→寻求社区帮助。需要一步步排除可能的原因,确保每个环节都正确配置。</think>### 解决“libtensorrt_llm.so文件不存在”错误的步骤 #### 1. **确认文件是否存在** - 使用命令搜索文件: ```bash sudo find / -name "libtensorrt_llm.so" 2>/dev/null ``` - 如果未找到,可能是未正确安装或编译 **TRT-LLM**(TensorRT-LLM库)[^3]。 #### 2. **检查TRT-LLM的安装或编译** - **安装方式**: - 若通过源码编译,需确保编译过程无报错: ```bash git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git cd TensorRT-LLM mkdir build && cd build cmake .. -DTRT_LIB_DIR=/path/to/TensorRT/lib make -j$(nproc) ``` > 若编译失败,检查依赖项(如TensorRT、CUDA、cuDNN版本是否兼容)[^4]。 - 若通过预编译包安装,验证包完整性。 - **路径问题**:编译后生成的库文件默认在`build/lib`目录下,确认是否复制到系统库路径(如`/usr/lib`或`/usr/local/lib`)。 #### 3. **设置环境变量** - 添加库路径到`LD_LIBRARY_PATH`: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/trt_llm/libs:$LD_LIBRARY_PATH ``` 并写入`~/.bashrc`或`~/.zshrc`以持久化。 #### 4. **手动指定库路径** - 运行程序时显式指定库路径: ```bash LD_PRELOAD=/path/to/libtensorrt_llm.so ./your_program ``` 或编译时链接: ```bash gcc -L/path/to/libs -ltensorrt_llm -o your_program ``` #### 5. **验证版本兼容性** - 确保以下组件版本匹配: - **TensorRT**:需与TRT-LLM要求的版本一致(如TensorRT 8.6+)。 - **CUDA/cuDNN**:参考TRT-LLM官方文档的版本要求[^2][^4]。 - 若使用Python,检查Python版本(如Python 3.6可能不兼容,建议3.8+)。 #### 6. **Docker环境配置** - 若通过Docker运行,确保镜像包含`libtensorrt_llm.so`: ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 RUN apt-get update && apt-get install -y tensorrt-llm COPY /path/to/libtensorrt_llm.so /usr/lib ``` 或直接使用NVIDIA官方镜像[^5]。 #### 7. **重新安装或求助社区** - 若仍无法解决,尝试在干净环境(如云服务器)重新安装。 - 参考TensorRT-LLM的GitHub Issues或NVIDIA开发者论坛。 --- ### 相关问题 1. 如何检查TensorRT和CUDA的版本兼容性? 2. 编译TRT-LLM时出现`undefined symbol`错误怎么办? 3. 在Docker中如何正确配置TensorRT库路径?
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