推理服务 / 进阶
TensorRT-LLM
Maximum NVIDIA throughput after engine tuning
一手来源难度进阶安装难度
平台1nvidia
APITriton or custom OpenAI-compatible serving
01 / 安装与运行
安装方式取决于操作系统。以下命令是示例或模板,请先替换占位符并核对量化版本、文件格式、驱动和运行时支持;内存适配不保证部署成功。
- 1安装
python3 -m pip install tensorrt_llm -U --pre --extra-index-url https://pypi.nvidia.com - 2启动模型
trtllm-serve <verified-engine-directory> - 3接入你的应用
Triton or custom OpenAI-compatible serving. 除非添加认证与网络访问控制,否则请将服务绑定到 localhost。
注意
NVIDIA-only and sensitive to supported GPU, CUDA, model architecture and engine-build settings.
02 / 兼容模型
代表性开放权重模型
Alibaba Qwen
Qwen3 8B
8BGGUF Q4
- 估算内存
- ~6.8 GB
- 上下文
- 32K+
Google
Gemma 3 12B
12BINT4
- 估算内存
- ~9.4 GB
- 上下文
- 128K
Alibaba Qwen
Qwen3 14B
14BGGUF Q4
- 估算内存
- ~11.2 GB
- 上下文
- 32K+
OpenAI
gpt-oss-20b
21B3.6B active · MXFP4
- 估算内存
- ~16 GB
- 上下文
- 128K
Mistral AI
Devstral Small 2 24B
24BGGUF Q4 / BF16
- 估算内存
- ~18.5 GB
- 上下文
- 256K
Google
Gemma 3 27B
27BINT4
- 估算内存
- ~20.5 GB
- 上下文
- 128K