如果是要将模型和推理嵌入在服务或软硬件中,那么TensorRT是很好的选择,使用它来加载模型进行推理,提升性能(tensorrt runtime); 不然,常规的做法是模型推理和其他业务隔离,模型统一部署在triton server,然后其他业务通过triton client来进行模型推理的请求。 声明 这篇文章的主题会先主要介绍Triton的入门内容,TensorRT的内容...
使用TensorRT 和 NVIDIA Triton 部署 DL 模型 解决方案:TensorRT TensorRT Torch-TensorRT tensorrt/tftrt/triton at master · tensorflow/tensorrt 使用TensorRT 优化模型并使用 NVIDIA Triton 的总体工作流程 大致步骤如下: 第1 步:优化模型。您可以使用 TensorRT 或其框架集成来实现这一点。如果选择 TensorRT ,则可...
TensorRT侧重于针对Nvidia GPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。 OpenVINO则针对Inter CPU和FPGA等硬件进行模拟优化。 Triton则提供了一个统一的推理服务框架, 可以集成各种硬件后端, 包括NVIDIA GPU,Intel CPU等。 3. 集成协作 这三者通常会集中在一起使用, 例如, TensorRT可以与Triton集成, 提供GPU加速的推理服务; ...
使用 TensorRT 和 NVIDIA Triton ®声波风廓线仪优化和部署 DL 模型 解决方案概述 本文讨论了使用 NVIDIA TensorRT 及其 PyTorch 和 TensorFlow 的框架集成、 NVIDIA Triton 推理服务器和 NVIDIA GPU 来加速和部署模型。 NVIDIA TensorRT 公司 NVIDIA TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的SDK 。它包括深度学习推理...
Prometheus 将 Triton metrics 抓取并将其发送到 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),以便根据推理请求的数量决定是否增加或减少部署和 GPUs 的数量。要查看此优化和部署的代码和步骤,请访问 GitHub 上的triton-inference-server/tutorials。 硬件和软件要求 要优化和部署模型,您需要拥有支持 TensorRT-LLM 和 Triton 推理服...
Prometheus 将 Triton metrics 抓取并将其发送到 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),以便根据推理请求的数量决定是否增加或减少部署和 GPUs 的数量。要查看此优化和部署的代码和步骤,请访问 GitHub 上的triton-inference-server/tutorials。 硬件和软件要求 要优化和部署模型,您需要拥有支持 TensorRT-LLM 和 Tri...
在Triton中,TensorRT可以作为Onnx的后端推理引擎,也可以作为独立的推理引擎使用。 Pytorch是一款非常流行的深度学习框架,它支持动态图,易于调试和开发。Pytorch在训练任务上表现出色,但在推理任务上,其性能可能不如TensorRT等专门用于推理的引擎。 为了比较这三个框架的性能,我们进行了以下实验:我们使用相同的深度学习模型...
TensorRT与Triton是NVIDIA专为深度学习模型GPU推理优化的工具，TensorRT专注于高性能推理，可以解析多种框架模型，而Triton则是一个更全面的服务平台，包含了server和client，支持统一部署和模型推理请求。在实际应用中，如果需要将模型嵌入服务或硬件中以提升性能，TensorRT Runtime是个理想选择。但通常情况下，...
借助 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器显著提升 Meta Llama 3 性能。我们提供支持 Meta Llama 3 系列模型的工具，包括 Llama 3 8B 和 Llama 3 70B，允许您通过浏览器界面或 NVIDIA API 产品目录中的 API 端点体验。TensorRT-LLM 是一个开源库，加速 NVIDIA GPU 上 LLM 推理性能，...
• 本案例中通过NVIDIA T4 GPU,TensorRT和Triton, 帮助微信OCR降低整体耗时46%, 并将系统的失败率降低81%,同时降低了高达78%的服务器数量。 • 本案例主要应用到 NVIDIA GPU ,TensorRT和Triton。 客户简介 腾讯微信是一款跨平台的通讯工具。支持通过手机网络发送语音、图片、视频和文字等。截至2021年6月,微信在...