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推論服務 / 進階

TensorRT-LLM

Maximum NVIDIA throughput after engine tuning

一手來源
難度進階安裝難度
平台1nvidia
APITriton or custom OpenAI-compatible serving
01 / 安裝與執行

安裝方式取決於作業系統。以下指令是範例或範本,請先替換佔位符並核對量化版本、檔案格式、驅動與執行環境支援;記憶體適配不保證部署成功。

  1. 1
    安裝python3 -m pip install tensorrt_llm -U --pre --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
  2. 2
    啟動模型trtllm-serve <verified-engine-directory>
  3. 3
    連接你的應用

    Triton or custom OpenAI-compatible serving. 除非加入驗證與網路存取控制,否則請將服務綁定到 localhost。

注意

NVIDIA-only and sensitive to supported GPU, CUDA, model architecture and engine-build settings.

02 / 相容模型

代表性開放權重模型

Alibaba Qwen

Qwen3 8B

8BGGUF Q4
估算記憶體
~6.8 GB
上下文
32K+
Google

Gemma 3 12B

12BINT4
估算記憶體
~9.4 GB
上下文
128K
Alibaba Qwen

Qwen3 14B

14BGGUF Q4
估算記憶體
~11.2 GB
上下文
32K+
OpenAI

gpt-oss-20b

21B3.6B active · MXFP4
估算記憶體
~16 GB
上下文
128K
Mistral AI

Devstral Small 2 24B

24BGGUF Q4 / BF16
估算記憶體
~18.5 GB
上下文
256K
Google

Gemma 3 27B

27BINT4
估算記憶體
~20.5 GB
上下文
128K