ModelScope部署到trt-llm

是的，ModelScope支持将模型部署到TRT-LLM (TensorRT Large Language Model) 上。TensorRT是一种高性能的深度学习推理优化器和运行时，它可以优化经过训练的神经网络模型以更快的速度运行在多种平台上，包括嵌入式设备和数据中心。
千问大模型是由阿里云开发的一种大规模预训练语言模型，其中包含了大量的训练数据和复杂的模型结构，因此它对于硬件要求较高。通过使用TensorRT等优化技术，可以让千问大模型在更少的硬件资源上获得更好的性能。
具体来说，您可以通过以下步骤将千问模型部署到TRT-LLM上：

1. 下载和安装TensorRT。您可以在NVIDIA的官方网站上找到相关的文档和安装包。
2. 将千问模型转换为TensorFlow格式。这是因为TensorRT只能处理TensorFlow格式的模型。
3. 使用TensorRT的API和工具将TensorFlow模型转换为TensorRT模型。在这个过程中，TensorRT会自动优化模型的结构和权重，以提高推理速度和减少内存占用。
4. 使用ModelScope将优化后的TensorRT模型部署到您的应用程序中。

在完成以上步骤之后，您就可以使用经过优化的千问模型在各种不同的硬件平台上实现高性能的推理操作了。