README_zh.md

# 混元-DiT TensorRT 加速

语言: [**English**](https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/TensorRT-libs/blob/main/README.md) | **中文**

我们提供了将 [混元-DiT](https://github.com/Tencent/HunyuanDiT) 中的文生图模型转换为 TensorRT 的代码和相关依赖用于推理加速
(比 Flash Attention 更快). 您可以使用以下步骤使用我们 TensorRT 模型, 基于 **TensorRT-9.2.0.5** 和 **cuda (11.7 或 11.8)**.

> ⚠️ **重要提醒 (关于TensorRT加速版本测试的建议)**:   
> 我们建议用户在 Compute Capability>=8.0 的 NVIDIA 显卡上测试 TensorRT 版本, (例如, RTX4090, RTX3090, H800, A10/A100/A800 等)
> 您可以从[这里](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute)查询到您显卡对应的 Compute Capability。
> 对于 Compute Capability<8.0 的 NVIDIA 显卡，如果您要尝试 TensorRT 版本，有可能遭遇 TensorRT Engine 文件无法生成的错误或推理性能较差
> 的问题，主要原因在于 TensorRT 没有在该架构上支持 fused mha kernel。

## 🛠 构建步骤

### 1. 从 Huggingface 下载 TensorRT 的依赖文件

```shell
cd HunyuanDiT

# Download the dependencies
huggingface-cli download Tencent-Hunyuan/TensorRT-libs --local-dir ./ckpts/t2i/model_trt
```

### 2. 安装 TensorRT 依赖

```shell
sh trt/install.sh
```

### 3. 构建 TensorRT engine

#### 方法1: 使用预构建的 engine

本仓库提供了一些预构建的 TensorRT engine.  

|     支持的 GPU      |                                                      文件链接                                                       |               远程地址                |
|:----------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------:|
| GeForce RTX 3090 | [HuggingFace](https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/TensorRT-engine/blob/main/engines/RTX3090/model_onnx.plan) | `engines/RTX3090/model_onnx.plan` |
| GeForce RTX 4090 | [HuggingFace](https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/TensorRT-engine/blob/main/engines/RTX4090/model_onnx.plan) | `engines/RTX4090/model_onnx.plan` |
|       A100       |  [HuggingFace](https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/TensorRT-engine/blob/main/engines/A100/model_onnx.plan)   |  `engines/A100/model_onnx.plan`   |

可以使用以下命令下载并放置在指定的位置

```shell
huggingface-cli download Tencent-Hunyuan/TensorRT-engine <远程地址> --local-dir ./ckpts/t2i/model_trt/engine
```

#### 方法2: 自行构建 engine
如果您使用不同于上面表格中的 GPU, 可以使用以下命令构建适配于当前 GPU 的 engine.

```shell
# 首先设置 TensorRT 构建相关的环境变量，我们提供了一个脚本来一键设置
source trt/activate.sh

# 构建 TensorRT engine. 默认会读取当前目录下的 ckpts 文件夹
sh trt/build_engine.sh
```

### 4. 使用 TensorRT 模型进行推理.

```shell
# 使用 prompt 强化 + 文生图 TensorRT 模型进行推理
python sample_t2i.py --prompt "渔舟唱晚" --infer-mode trt

# 关闭 prompt 强化 (可以在显存不足时使用)
python sample_t2i.py --prompt "渔舟唱晚" --infer-mode trt --no-enhance
```

## ❓ Q&A

参考 [Q&A](./QA.md) 获取更多关于构建 TensorRT Engine 的问题解答.