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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. 1
    安装python3 -m pip install tensorrt_llm -U --pre --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
  2. 2
    启动模型trtllm-serve <verified-engine-directory>
  3. 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