$ tritonserver --model-repository=s3://host:port/bucket/path/to/model/repository ... When using S3, the credentials and default region can be passed by using either theaws config <https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html>_command or ...
<model-repository-path>/<model-name>/config.pbtxt1/model.xmlmodel.bin Python Models# ThePython backendallows you to run Python code as a model within Triton. By default the Python script must be named model.py but this default name can be overridden using thedefault_model_filenameproperty in...
推理模型仓(inference model repository)是 Triton 推理服务器的最基础元件,如同数据库(database)服务器必须先创建一个数据库是类似的道理。要使用 Triton 推理服务器的第一件任务,就是先创建一个模型存储仓来作为服务器的组织中心,将所需的模型、配置文件和其他资源都位于这个存储仓中,才能让 Triton 进行推理任务。
推理模型仓(inference model repository)是 Triton 推理服务器的最基础元件,如同数据库(database)服务器必须先创建一个数据库是类似的道理。要使用 Triton 推理服务器的第一件任务,就是先创建一个模型存储仓来作为服务器的组织中心,将所需的模型、配置文件和其他资源都位于这个存储仓中,才能让 Triton 进行推理任务。
tritonserver --model-repository=as://用户名/容器名/repo-azure # 微软Azure云 内存加载 Triton 服务器启动时,会将模型仓下的模型载入计算设备的内存之中,并不需要与模型仓所在服务器进行实时数据交换,因此启动之初会消耗比较多时间,开始执行推理计算之后是不会受到网络速度影响推理性能。
进入https://github.com/triton-inference-server/server/tree/main/docs这个最完整的说明文件区,在“User Guide”里的前 5 个步骤,就是为 Triton 服务器创建与管理模型仓的任务,依序如下: 创建模型储存仓(Creating a Model Repository) 撰写模型配置文件(Writing a Model Configuration) ...
(1) Create a Model Repository(创建模型仓) (2) Launch Triton(启动Triton服务器与用户端) (3) Send an Inference Request(提交推理要求) 2. Production Documentation(生产文件): 这里最重要的是 “server documents on GitHub” 链接,点进去后会进入整个 Triton 项目中最完整的技术文件中心(如下图),除 Insta...
进入https://github.com/triton-inference-server/server/tree/main/docs这个最完整的说明文件区,在“User Guide”里的前 5 个步骤,就是为 Triton 服务器创建与管理模型仓的任务,依序如下: 创建模型储存仓(Creating a Model Repository) 撰写模型配置文件(Writing a Model Configuration) ...
使用以下命令在您刚刚创建的示例模型存储库中运行 NVIDIA Triton : docker run --gpus=1 --rm --net=host -v /path/to/the/repo/server/models:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3 tritonserver --model-repository=/models --exit-on-error=false --repository-poll-secs=10 --model-con...
推理模型仓(inference model repository)是 Triton 推理服务器的最基础元件,如同数据库(database)服务器必须先创建一个数据库是类似的道理。要使用 Triton 推理服务器的第一件任务,就是先创建一个模型存储仓来作为服务器的组织中心,将所需的模型、配置文件和其他资源都位于这个存储仓中,才能让 Triton 进行推理任务。