搭建《TensorRT-LLM 技术实战营》大模型运行环境_tensorrtllm 安装 python

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通过 TensorRT-LLM 技术实战营 活动，了解到 Nvidia 的大语言模型推理加速技术开源框架 TensorRT-LLM（使用 C++ 实现，提供了 python API 包 tensorrt_llm）。看完视频课程《NVIDIA LLM 全栈式方案使用和优化最佳实践》开始动手搭环境，跑通 summarize.py 模型测试，在这里记录一下主要流程和遇到的问题。

安装 NVIDIA Container Toolkit

从 NVIDIA Container Toolkit 架构看，底层依赖 Nvidia 显卡、Docker 环境，应用层依赖 Cuda Toolkit。

• 安装 wsl 2 和 Docker Desktop
  推荐 win10 22H2 和 win11 23H2，低版本的 windows 会导致 docker engine 各种问题起不来
• 在 wsl 中安装 Cuda Toolkit

  $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
  $ sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
  $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb
  $ sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb
  $ sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
  $ sudo apt-get update
  $ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-4
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• 安装配置 NVIDIA Container Toolkit

Install

• 在 docker 中创建 cuda-devel-ubuntu 容器 linux
  与官网给出的 docker 选项有所不同：去掉了 --rm 增加了 -d
  目的是退出时保留这次新建的容器

  docker run --runtime=nvidia --gpus all --entrypoint /bin/bash \
        --name TensorRT-LLM \
        -itd nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04
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• Install dependencies, TensorRT-LLM requires Python 3.10

  $ apt-get update && apt-get -y install python3.10 python3-pip openmpi-bin libopenmpi-dev
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• tensorrt_llm 0.9.0 的 python 正式包有问题，见 TensorRT-LLM/issues/1442
• 下载 TensorRT-LLM 工程，安装 python 依赖（其中包括 tensorrt_llm 0.9.0.dev2024040900)

  # 安装 git
  $ apt-get install git-lfs
  $ git lfs install
  # 下载 TensorRT-LLM 工程
  $ git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git
  # 安装 python 依赖
  $ cd TensorRT-LLM/
  $ pip install -r examples/bloom/requirements.txt
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Quick Start

• 下载 bloom-560m 模型

  # 模型放到 TensorRT-LLM/examples/bloom/560M
  $ cd TensorRT-LLM/examples/bloom
  $ mkdir -p bloom/560M
  $ cd bloom
  # 从 huggingface下载模型（可能失败）
  $ git clone https://huggingface.co/bigscience/bloom-560m 560M
  # 如果从 huggingface下载失败，改从 gitee 镜像下载
  $ git clone https://gitee.com/modelee/bloom-560m.git 560M
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• 构建 TensorRT 引擎
  关于 CUDA lazy loading

  $ cd TensorRT-LLM/examples/bloom
  # Single GPU on BLOOM 560M
  $ python convert_checkpoint.py --model_dir ./bloom/560M/ \
                --dtype float16 \
                --output_dir ./bloom/560M/trt_ckpt/fp16/1-gpu/
  # 打开 CUDA lazy loading 
  $ export CUDA_MODULE_LOADING=LAZY
  # May need to add trtllm-build to PATH, export PATH=/usr/local/bin:$PATH
  $ trtllm-build --checkpoint_dir ./bloom/560M/trt_ckpt/fp16/1-gpu/ \
                --gemm_plugin float16 \
                --output_dir ./bloom/560M/trt_engines/fp16/1-gpu/
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• 运行

  # 使用 Huggingface 镜像站，否则会报 ConnectionError: Couldn't reach 'ccdv/cnn_dailymail' on the Hub (SSLError)
  $ export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
  # 使用 github 镜像站，否则会报 ConnectionError: Couldn't reach https://raw.githubusercontent.com/abisee/cnn-dailymail/master/url_lists/all_test.txt
  $ sed -i 's/githubusercontent/gitmirror/g' /root/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/ccdv--cnn_dailymail/*/cnn_dailymail.py
  # 运行大模型对输入内容作总结
  $ python ../summarize.py --test_trt_llm \
                       --hf_model_dir ./bloom/560M/ \
                       --data_type fp16 \
                       --engine_dir ./bloom/560M/trt_engines/fp16/1-gpu/
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