如何在NVIDIA TensorRT-LLM中支持Qwen模型

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如何在NVIDIA TensorRT-LLM中支持Qwen模型 背景介绍 大型语言模型正以其惊人的新能力推动人工智能的发展，扩大其应用范围。然而，由于这类模型具有庞大的参数规模，部署和推理的难度和成本极高，这一挑战一直困扰着 AI 领域。此外，当前存在大量支持模型部署和推理的框架和工具，如  ModelScope 的 Model Pipelines API，和 HuggingFace 的 Text Generation Inference 等，各自都有其独特的特点和优势。然而，这些工具往往未能充分发挥  GPU 的性能。 为了解决这些问题，NVIDIA 推出了一种全新的解决方案——TensorRT-LLM。这是一款高度优化的开源计算框架，它将 NVIDIA TensorRT 的深度学习编译器、FasterTransformer 的优化内核、预处理和后处理，以及多 GPU/多节点通信等功能封装在一个简单的开源 Python/C++ API 中，同时与硬件进行了一体化优化，形成了一种产品级的大模型推理 ………………………………