运行tensorRT LLM

运行TensorRT (Tensor Runtime) LLM（语言模型）通常涉及到将预训练的大规模语言模型如GPT-3之类的转换成适合部署在高性能硬件上，特别是用于实时推理的应用。以下是基本步骤：

1. **模型优化**：首先，你需要对预训练的LLM（例如来自Hugging Face的Transformers库）进行量化和优化，以便将其转换为更高效的引擎。TensorRT提供了一个名为`trtexec`的命令行工具或者Python API来进行这个过程。

2. **配置 TensorRT**: 确保你的环境中已经安装了TensorRT，并且了解其各种配置选项，比如最大内存分配、插件使用等。

3. **数据输入处理**: 创建适当的输入格式，因为TensorRT期望的是固定大小的批量数据。对于动态长度的语言模型输入，需要适配为TensorRT支持的形状。

4. **构建引擎**: 使用TensorRT APIs创建推理引擎，这一步会根据提供的输入和模型配置生成特定硬件的执行计划。

5. **加载和推理**: 使用生成的引擎执行实际的文本生成任务。通过设置适当的上下文（context），你可以传入新的输入并获取相应的输出。

import tensorrt as trt
# 加载模型
with trt.Builder() as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, builder) as parser:
    # ... (加载ONNX模型文件)
    if not parser.parse():
        print("Failed to parse the ONNX file")
    # 构建引擎
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 创建执行者
with trt.Runtime(builder) as runtime, engine.create_execution_context() as context:
    # ... (处理输入并执行推理)