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解析ONNX模型 with open(model_path, rb) as f: if not parser.parse(f.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None config builder.create_builder_config() config.max_workspace_size 1 30 # 1GB临时空间 # 启用FP16 if fp16 and builder.platform_has_fast_fp16: config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用INT8 if int8 and builder.platform_has_fast_int8: config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8) if calib_data is not None: config.int8_calibrator create_calibrator(calib_data) # 构建序列化引擎 engine_bytes builder.build_serialized_network(network, config) if engine_bytes is None: print(Failed to build engine.) return None with open(engine_path, wb) as f: f.write(engine_bytes) print(fEngine built and saved to {engine_path}) return engine_bytes几点关键说明max_workspace_size控制构建阶段可用的临时显存。复杂模型建议设为1324GB以上。FP16 几乎总是应该开启的除非你的 GPU 不支持如 Pascal 架构。INT8 需要校准数据集来统计激活分布通常取几百条代表性样本即可。若模型包含动态维度如变长 sequence length需在构建前设置profile明确最小/最优/最大形状。执行成功后你会得到一个.engine文件——这是纯二进制的推理引擎已剥离所有无关信息体积小巧、加载迅速、运行极快。真实场景中的挑战与应对当然理想很丰满现实总有坑。以下是几个常见问题及解决方案。显存不够试试 FP16 动态分配即使经过量化某些超大模型仍可能接近显存极限。这时你可以使用safe_gpu_memory策略预留至少 1–2GB 给系统和其他进程启用paged attention若 TensorRT-LLM 支持将 KV Cache 分页存储避免一次性分配全部缓存设置合理的最大 sequence length防止长文本导致 OOM。实践中Llama-2-70B 在 RTX 4090 上以 FP16 运行batch size1、seq_len2048 时显存占用约 20–22GB完全可控。推理太慢批处理内核优化是关键单请求低延迟固然重要但高吞吐才是生产系统的生命线。TensorRT 支持动态批处理Dynamic Batching可在一定时间内聚合多个请求统一处理大幅提升 GPU 利用率。此外确保你在构建时允许充分搜索最优 kernel。虽然耗时但换来的是持续稳定的高性能输出。部署太复杂用 Triton 或 FastAPI 封装接口别直接暴露 TensorRT Runtime。推荐做法是使用Triton Inference Server支持多模型管理、自动 batching、健康检查、gRPC/HTTP 接口适合生产环境或使用FastAPI 自定义加载器轻量灵活适合原型或小型服务。示例结构from fastapi import FastAPI import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda app FastAPI() # 启动时加载.engine文件 with open(model.engine, rb) as f: runtime trt.Runtime(TRT_LOGGER) engine runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) app.post(/generate) async def generate(text: str): # 执行推理... return {output: result}这样前端只需发个 HTTP 请求就能获得本地大模型的响应。为什么这很重要这项技术的意义远不止“省了几万块买 A100”。它真正改变了 AI 的权力结构。以前只有大厂才能部署大模型因为推理成本太高。而现在一个学生、一个独立开发者、一家初创公司只要有一台带高端显卡的 PC就能拥有自己的私有化 LLM 服务。你可以搭建一个完全离线的企业知识问答机器人训练专属角色模型用于游戏 NPC 对话在边缘设备上实现低延迟语音交互甚至把模型嵌入到家用服务器中打造个人 AI 助手。这才是AI democratization的本质技术不再被少数云厂商垄断每个人都能掌控自己的智能。而 TensorRT NGC 镜像的组合正是通往这一未来的最低门槛路径。随着 TensorRT 对 Transformer 架构的支持日益完善如原生 Attention 优化、Paged Attention、Streaming Batch、消费级 GPU 显存不断突破RTX 5090 或将达 32GB我们正站在一个转折点上百亿参数模型即将成为标准配置而非奢侈品。下一次当你觉得“这个模型太大了跑不动”的时候不妨先问一句你试过 TensorRT 吗