A TensorRT-LLM az NVIDIA saját technológiája, ami kifejezetten nagy nyelvi modellek (LLM-ek) futtatását gyorsítja GPU-n, főleg NVIDIA RTX, A- és H-szériás kártyákon.
Olyan, mint egy turbófeltöltő a mesterséges intelligenciához:
ugyanazt a modellt sokkal gyorsabban, kevesebb memóriával és alacsonyabb késleltetéssel futtatja.

⚙️ Miért jó használni?
2–5× gyorsabb inferencia (token generálás)
Kevesebb VRAM-használat – így nagyobb modell is elfut a kártyán
Stabil, optimalizált NVIDIA kernel-szintű végrehajtás
Egyszer beállítod, és OpenAI-kompatibilis API-ként is működik (/v1/chat/completions)
Teljesen lokálisan, internet nélkül fut

🚀 Mikor hoz valódi előnyt?
Több felhasználó vagy párhuzamos lekérés van (batch nagyobb mint 1)
Hosszabb promptokat és kimeneteket használsz
Több modellt szeretnél egy gépen kiszolgálni
GPU-t maximálisan ki akarod használni, nem csak „chatelgetni” vele
Egyetlen felhasználó, rövid üzenetek esetén a különbség kisebb, de stabilitásban és memória-kezelésben akkor is erősebb.

🧮 Mi a különbség az FP16, BF16, INT8, INT4 között?
👉 Egyszerűen:
FP16 / BF16 – nagy modellekhez, ha fontos a minőség
INT8 – jó kompromisszum (gyors és pontos)
INT4 – demókhoz, ha minden megabájt számít

💡 További előnyök
Könnyen beépíthető: OpenAI API-val kompatibilis, tehát megy webUI-val, chatbotokkal, LangChain-nel stb.
NVIDIA támogatás: folyamatosan frissítik (Qwen, Llama, Mistral, Falcon, DeepSeek stb. modellekhez).
Professzionális szintű gyorsítás — ugyanazt a technológiát használják adatközpontokban is.

💡Rövid, gyakorlati definíciók
max_batch_size
Az egyszerre ütemezhető kérések száma (egy batch-ben hány párbeszéd fut). Minél nagyobb, annál jobb a throughput, de több VRAM kell és nőhet az egy kérés késleltetése.
Buildnél (trtllm-build) „beleég” az engine-be: a futtatásnál nem lépheted túl.
Serve-nél (trtllm-serve) csak legfeljebb a buildben megadott értékig mehetsz.

max_input_len
Egy kérés max. prompt hossza (tokenben). Build idején fixálod: ha ennél hosszabb promptot küldenél, újra kell buildelni vagy hibát kapsz.

max_seq_len
Egy kérés teljes hossza (input + generált kimenet). Ez is build időben fix. Jó ökölszabály:
max_seq_len ≈ max_input_len + várható_max_kimenet.

max_num_tokens (serve oldali limit)
Az egy batch-ben, padding nélkül összesen kezelhető input tokenek felső korlátja. Ezzel vezérled a prefill fázist (a hosszú promtok beolvasását).
max_num_tokens ≈ max_input_len + (max_batch_size - 1)

KV cache
A modell Key/Value állapotait tartja memóriában, hogy generáláskor ne számoljon mindent újra. A mérete nagyjából arányos a (rétegek × seq_len × dtype)-pal → ez falja a VRAM-ot hosszabb kimeneteknél és több párhuzamos kérésnél.

Dtype: fp16/bf16 (nagyobb), fp8/int8 (kb. fele VRAM).

Serve flag: --kv_cache_free_gpu_memory_fraction – a szabad VRAM hányadát foglalja le KV-nek.

Opcionális: INT8 KV cache (konvertáláskor), ami még tovább csökkenti a KV memóriát.


💡Konténerizáció a gyakorlatban: Mi az a Docker és hogyan segíti a szoftverfejlesztést?
A konténerizáció lényege, hogy az alkalmazásokat egy teljesen izolált környezetben, úgynevezett konténerekben futtatja.
Ez lehetővé teszi, hogy az alkalmazás minden szükséges függőségével együtt egy csomagban legyen, függetlenül attól, hogy milyen operációs rendszeren vagy infrastruktúrán fut.
Ez a megoldás minimalizálja a fejlesztési környezet és a gyártási környezet közötti különbségekből adódó problémákat, mivel a konténerek biztosítják, hogy az alkalmazás ugyanabban a környezetben működjön bárhol, ahol futtatják.

*Linkek*
GitHub TensorRT-LLM: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM
GitHub TensorRT-LLM batch files: https://github.com/mp3pintyo/docker
TensorRT-LLM User Guide: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/getting_started/trtllm_user_guide.html
server: https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/1.2.0rc0/commands/trtllm-serve/trtllm-serve.html
Supported models: https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/1.2.0rc0/models/supported-models.html
Docs Qwen: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/models/core/qwen
Python: https://www.python.org/
Docker Desktop: https://www.docker.com/products/docker-desktop/
Time Token Tracker: https://openwebui.com/f/owndev/time_token_tracker
Hugging Face: https://huggingface.co/
Best GPUs for AI (2025): https://www.bestgpusforai.com/blog/best-gpus-for-ai
Open WebUI: https://www.youtube.com/@Mp3Pintyo/search?query=open