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Jetson Orin 8GB 部署 TensorRT-Edge-LLM：Qwen2.5 从安装到 OpenAI 兼容服务全流程（11 个坑血泪实录，保姆级实战）

本文记录了在Jetson Orin Nano Super DevKit 8GB（8GB统一内存）上，使用NVIDIA TensorRT-Edge-LLM v0.6.0部署阿里通义千问Qwen2.5-0.5B-Instruct的全流程，从Python工具链与C++ Runtime安装、ONNX导出（plugin模式）、TensorRT引擎构建，到用FastAPI封装成OpenAI兼容HTTP服务，并详细剖析了11个工程踩坑点。核心经验包括：必须锁定v0.6.0以匹配JetPack 6.2和TensorRT 10.3.0.30；pip安装需用--no-deps避免onnx版本冲突；导出时绝对禁用--trt_native_ops。8GB设备硬性构建上限为0.5B模型，1.5B模型因embedding表固定占445MB，在autotuner阶段因NvMap连续空闲块（lfb）不足导致OOM，通过重启整机、切换无桌面模式及MAXN功耗模式等策略成功构建。推理验证显示生成速率21.9~30.5 tok/s（平均约26.5 tok/s），TTFT约1.9s，峰值内存4.23GB（55.7%），功耗约15.2W，GPU利用率99%。文章强调构建期内存远大于推理期，同架构Orin设备间引擎可直接迁移，为边缘端AI部署提供了详实、可复现的避坑指南。

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在 JetPack 7.2 和 Jetson AGX Orin 上使用 TensorRT 部署全权重 GR00T N1.7

本文来自 Seeed Studio Wiki，是一篇详细的技术教程，指导如何在 JetPack 7.2 和 Jetson AGX Orin 边缘计算设备上，使用 TensorRT 部署全权重的 NVIDIA Isaac GR00T N1.7 机器人策略模型。与以往仅加速 DiT 组件的工作流不同，本教程实现了对 Vision Transformer (ViT)、Large Language Model (LLM)、视觉-语言自注意力、状态编码器、动作编码器、DiT 动作专家和动作解码器全部七个组件的 TensorRT 引擎构建。教程采用本地 LeRobot 数据集和本地 Qwen3-VL-2B-Instruct 主干模型，实现了完全离线的推理流水线，避免了 Hugging Face Hub 的网络依赖。经过验证，整个 TensorRT 构建过程耗时约 3 分 37 秒，最终生成七个 .engine 文件。在推理性能方面，全 TensorRT 流水线处理每个 16 步动作预测块耗时约 0.2755 秒，相当于每秒 3.63 个块。文章还提供了 PyTorch 与 TensorRT 输出的数值对比，结果显示最终动作的余弦相似度高达 0.997426，验证了模型转换的精度。此外，文章详细列出了存储与内存规划（至少需要 45-50 GB 空间）、环境配置、故障排查以及连接实体机器人前的安全警告和检查清单，是一份从模型导出到边缘推理的完整工程实践指南。

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