·tensorrt-llm
</>

tensorrt-llm

ovachiever/droid-tings

使用 NVIDIA TensorRT 優化 LLM 推理,以實現最大吞吐量和最低延遲。當您需要比 PyTorch 快 10-100 倍的推理速度時,可用於 NVIDIA GPU (A100/H100) 上的生產部署,或者用於通過量化 (FP8/INT4)、動態批處理和多 GPU 擴展來服務模型。

21安裝·0熱度·@ovachiever

安裝

$npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill tensorrt-llm

SKILL.md

NVIDIA's open-source library for optimizing LLM inference with state-of-the-art performance on NVIDIA GPUs.

使用 NVIDIA TensorRT 優化 LLM 推理,以實現最大吞吐量和最低延遲。當您需要比 PyTorch 快 10-100 倍的推理速度時,可用於 NVIDIA GPU (A100/H100) 上的生產部署,或者用於通過量化 (FP8/INT4)、動態批處理和多 GPU 擴展來服務模型。 來源:ovachiever/droid-tings。

開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill tensorrt-llm 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

安全認證,程式碼可靠安全 一鍵安裝,設定簡單 相容 Claude Code、Cursor 等工具

查看原文

可引用資訊

為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。

安裝指令
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill tensorrt-llm
分類
</>開發工具
認證
收錄時間
2026-02-01
更新時間
2026-02-18

快速解答

什麼是 tensorrt-llm?

使用 NVIDIA TensorRT 優化 LLM 推理,以實現最大吞吐量和最低延遲。當您需要比 PyTorch 快 10-100 倍的推理速度時,可用於 NVIDIA GPU (A100/H100) 上的生產部署,或者用於通過量化 (FP8/INT4)、動態批處理和多 GPU 擴展來服務模型。 來源:ovachiever/droid-tings。

如何安裝 tensorrt-llm?

開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill tensorrt-llm 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

這個 Skill 的原始碼在哪?

https://github.com/ovachiever/droid-tings