TensorRT-LLM-09-TorchBackend模块

一、模块概览

1.1 模块简介

TorchBackend 模块提供 PyTorch 原生实现，支持动态形状和灵活部署。

核心组件： TorchLLM、PyExecutor、TorchModels、TorchModules

1.2 主要职责

• 提供核心功能实现
• 与其他模块协同工作
• 优化性能和内存使用

二、核心 API

2.1 TorchLLM

功能： PyTorch 后端 LLM

参数：

model, **kwargs

返回：

TorchLLM

核心代码示例：

# 此处为简化示例，实际代码包含更多细节
result = TorchLLM(model)

三、数据结构

3.1 主要数据结构

（此处为核心数据结构定义）

• 请求结构体
• 响应结构体
• 配置结构体

四、使用示例

4.1 基础使用

# 基础用法示例

4.2 进阶使用

# 进阶配置示例

五、性能优化

5.1 优化建议

• 合理配置参数
• 使用批处理
• 启用缓存

5.2 常见问题

问题1：性能不佳

• 检查批次大小
• 检查并行配置

问题2：内存溢出

• 减小批次
• 启用量化

六、总结

本模块提供了关键功能实现，是 TensorRT-LLM 的重要组成部分。