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TensorRT-LLM

TensorRT LLM bietet Benutzern eine benutzerfreundliche Python-API zum Definieren von großen Sprachmodellen (LLMs) und unterstützt modernste Optimierungen, um Inferenz effizient auf NVIDIA-GPUs durchzuführen. TensorRT LLM enthält auch Komponenten zur Erstellung von Python- und C++-Laufzeiten.

von NVIDIA · GitHub
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TensorRT LLM bietet Benutzern eine benutzerfreundliche Python-API zum Definieren von großen Sprachmodellen (LLMs) und unterstützt modernste Optimierungen, um Inferenz effizient auf NVIDIA-GPUs durchzuführen. TensorRT LLM enthält auch Komponenten zur Erstellung von Python- und C++-Laufzeiten.

TensorRT-LLM hat 14.5k Sterne auf GitHub. Es wurde 2.7k-mal geforkt. TensorRT-LLM ist hauptsächlich in C++/Python geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: blackwell, cuda, llm-serving, moe.

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Was ist TensorRT-LLM?

TensorRT LLM bietet Benutzern eine benutzerfreundliche Python-API zum Definieren von großen Sprachmodellen (LLMs) und unterstützt modernste Optimierungen, um Inferenz effizient auf NVIDIA-GPUs durchzuführen. TensorRT LLM enthält auch Komponenten zur Erstellung von Python- und C++-Laufzeiten.

Ist TensorRT-LLM Open Source?

TensorRT-LLM ist ein Open-Source-Projekt.

Ist TensorRT-LLM kostenlos?

Ja. TensorRT-LLM ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

In welcher Sprache ist TensorRT-LLM geschrieben?

TensorRT-LLM ist hauptsächlich in C++/Python geschrieben.

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