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