默认样例中model_repository下的所有模型文件都会被加载到tritonserver服务中 model_repository其他可以看官方说明:https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/user_guide/model_repository.md 4. 客户端调用 官方是提供使用docker sdk的方式作为示例调用,这里我们自己写脚本,以inception_graphdef这...
NVIDIA Triton 包括 RAPIDS ( FIL )作为 XGBoost 、 LightGBM 和 ScikitLearn 随机林模型 GPU 或 CPU 推断的后端。 通过 FIL 集成, NVIDIA Triton 现在是深度学习和传统机器学习工作负载的统一部署引擎。 图5 : NVIDIA Triton 中为示例 XGBoost 模型提供服务的吞吐量和延迟曲线。 树模型( XGBoost 、...
在2023云栖大会上，NVIDIA介绍了NeMo、TensorRT、TensorRT-LLM、Triton推理服务器、Megatron、Megatron Core等大模型平台软件和框架“全家桶”，能够极大加速大模型的训练、微调和推理部署等全链条，缩短大模型和生成式AI应用的研发周期、降低成本。NVIDIA在几年前就推出了NVIDIA NGC (NVIDIA GPU Cloud)，这是一款训练深度...
设置并运行Docker容器 通过运行以下命令构建Docker容器: docker build $BERT_DIR -t bert 启动BERT容器,有两个安装的卷: 一卷为BERT模型脚本代码回购,安装到 工作空间/艾伯特. 一卷为微调模型,您要么微调自己或下载从NGC,安装到 /微调-model-bert. docker run --gpus all -it / -v $BERT_DIR:/workspace/be...
# 在第二个命令终端 sudo xhost + docker run -it --rm --net=host --runtime nvidia -e DISPLAY=$DISPLAY \ -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream -v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \ -v ~/deepstream/sources:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources \ -v ~/deepstream/samples:/opt/nvidia...
在本文中,使用 NGC 中的 Docker 容器。您可能需要创建一个帐户并获得 API key 来访问这些容器。现在,这里是细节! 使用TensorRT 加速模型 TensorRT 通过图优化和量化加速模型。您可以通过以下任何方式获得这些好处: trtexec CLI 工具 Python/ C ++ API
docker pull nvcr.io/nvidia/deepstream-l4t:6.1-samples 这样就能从 NGC 服务器将 deepstream-l4t:6.1-samples 镜像文件下载到 Jetson 设备上。下载完毕之后,执行以下指令看看结果: docker images 如下图 TAG 栏中显示“6.1-samples”就表示镜像文件下载成功。
接下来要介绍的triton就是目前比较优秀的一个模型推理框架。 2 从青铜到黄金:跑通triton 接下来手把手教你跑通triton,让你明白triton到底是干啥的。 2.1 注册NGC平台 NGC可以理解是NV的一个官方软件仓库,里面有好多编译好的软件、docker镜像等。我们要注册NGC并生成相应的api key,这个api key用于在docker上登录ngc...
2、启动 Triton Server 用户可以从源码编译 Triton Server，也可以采用 Docker 的方式启动。启动 Triton ...
Building the Server with Docker¶ To build a release version of the Triton Inference Server container, change directory to the root of the repo and checkout the release version of the branch that you want to build (or the master branch if you want to build...