NVIDIA TensorRT Model Connectでモデル展開を簡単に

NVIDIA TensorRT Model Connectの特徴

NVIDIA TensorRT Model Connectは、オープンモデルをC++アプリケーションで展開するためのリファレンス実装を提供しています。これにより、モデル固有の変換や前処理、後処理が不要になり、簡単にネイティブな推論が可能です。開発者はPython CLIを使ってモデルを準備し、C++で実行することができます。

モデル展開の2つのステップ

TensorRT Model Connectでは、モデル展開は2つのフェーズに分かれています。まず、Python CLIを使用してHugging FaceのモデルIDからデプロイメントバンドルを作成します。その後、C++アプリケーションでこのバンドルをロードし、タスクレベルの入力と出力を扱うことができます。これにより、PyTorchやPythonインタープリタを必要とせずに実行できます。

カスタムGPUカーネルの統合

TensorRT Model Connectは、TVM FFIを通じてカスタムGPUカーネルの統合をサポートしています。これにより、特定のモデル部分をカスタムカーネルで置き換えつつ、TensorRTが残りの推論パイプラインを実行します。これにより、新しいカーネルを容易に統合でき、アプリケーション全体を別のランタイムに再構築する必要がありません。