TensorRT-LLM保姆级教程（三）-使用Triton推理服务框架部署模型

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随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此，市面上也出现了很多的推理框架，用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。 本系列将针对 TensorRT-LLM 推理框架进行讲解。 TensorRT-LLM保姆级教程（一）-快速入门 TensorRT-LLM保姆级教程（二）-离线环境搭建、模型量化及推理 TensorRT-LLM保姆级教程（三）-使用Triton推理服务框架部署模型 之前讲述过模型推理服务化框架Triton。 模型推理服务化框架Triton保姆式教程（一）：快速入门 模型推理服务化框架Triton保姆式教程（二）：架构解析 模型推理服务化框架Triton保姆式教程（三）：开发实践 本文将结合 TensorRT-LLM （作为后端推理引擎）与 Triton Inference Server 完成 LLM 服务部署工作。 另外，我撰写的 大模型 ………………………………