魔搭社区上线 NVIDIA TensorRT-LLM，显著提升大语言模型推理性能

数智朋克报道，魔搭社区作为中国最大的模型开源社区，致力于为开发者提供便捷的模型即服务体验。通过引入 NVIDIA TensorRT-LLM，魔搭社区大幅提升了大语言模型的推理性能，简化了模型应用部署的复杂度。这一技术创新不仅提升了大模型在产业应用中的效率，也使得大模型的应用价值在更大规模上得以释放。

魔搭社区由阿里巴巴通义实验室技术总监周文猛于 2022 年 11 月创建，首次在业界提出了“模型即服务”（MaaS, Model as a Service）这一理念。过去一年半里，这一理念在技术上得以实现，并被行业广泛接受，成为继 IaaS、PaaS、SaaS 之后的又一重要技术范式。

2023 年 7 月，随着 Meta 宣布开源 Llama 2 模型，大语言模型（LLM）行业迎来了新一轮的竞争与技术突破。国内外众多优秀的大语言模型，如 ChatGLM、零一万物、书生·浦语系列、通义千问等，纷纷选择在魔搭社区首发。魔搭社区不仅成为大模型发展的技术风向标，也在中国开发者群体中形成了广泛的认同，成为最大的开源模型社区。

通过引入 NVIDIA TensorRT-LLM，魔搭社区为开发者提供了易于使用的应用程序编程接口（API），支持各类开源大语言模型的推理加速。开发者仅需几行代码即可将优化的模型部署到 GPU 上，极大简化了部署流程。TensorRT-LLM 支持的模型类型和推理精度涵盖了大多数主流大语言模型及常用的量化方法，包括 FP32、FP16、BF16、INT8 和 INT4，适用于各种应用环境。

大语言模型的推理面临诸多挑战，包括计算资源消耗巨大、推理延迟高、能效比低以及部署复杂度高等。NVIDIA TensorRT-LLM 通过极致的性能优化和高效低功耗设计，有效解决了这些问题。其基于 NVIDIA TensorRT API 生态系统构建，利用 GPU 的强大并行计算能力，通过算法优化、层融合、量化等技术，大幅提升推理速度，降低延迟，并在保持模型精度的前提下显著提高能效比。

在未来，魔搭社区计划在生成式 AI 的模型和软件加速库层面与 NVIDIA 相关团队继续合作，推动大语言模型的广泛应用和落地。