初始化 Triton backend。 TRITONBACKEND_ModelInitialize: 初始化模型配置,包括在model.config中指定的配置。 TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize: 初始化模型实例,指定模型在哪个 GPU 上执行。 TRITONBACKEND_ModelInstanceExecute: 执行模型。 剩下的三个TRITONBACKEND_ModelFinalize、TRITONBACKEND_ModelInstanceFinalize和TR...
框架和Backend统一交互 确保excute的调用是独立安全的 Triton框架和Backend解耦,各个后端可以独立编译 16:48
调用Create 方法创建一个 ModelState,使用 TRITONBACKEND_ModelSetState 将 ModelState 绑定到传进来的 TRITONBACKEND_Model 上面。 TRITONBACKEND_ModelFinalize 前面绑定的是一个指针,所以要在这里删除指针。 TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize “模型实例” 初始化和 TRITONBACKEND_ModelInitialize 的逻辑基本一致。不过需...
需要一种统一框架来应对所有backend; excute()可能给不同的实例同时调用,需要确保所有不同的调用是独立的,安全的; 解耦backend实现和Triton主流程代码,这样实现backend的时候只需要编译自己的backend代码即可;
ModelState:依附于TRITONBACKEND_Model对象实例的状态信息,维护Model和ModelInstance相关的属性,如模型名称,输入输出信息等;成员方法LoadModel,负责将模型文件加载到TritonBackend中。ModelInstatnceState:维护TRITONBACKEND_ModelInstance对象实例的状态信息。(pytorch backend)实现了三个成员方法: SetInputTensors:准备模型推理...
A Tritonbackendis the implementation that executes a model. A backend can be a wrapper around a deep-learning framework, like PyTorch, TensorFlow, TensorRT or ONNX Runtime. Or a backend can be custom C/C++ logic performing any operation (for example, image pre-processing). ...
一般来说,我们都是从最主要的server开始编,编译的时候会链接core、common、backend中的代码,其他自定义backend(比如tensorrt_backend)在编译的时候也需要带上common、core、backend这三个仓库,这些关系我们可以从相应的CMakeList中找到。 自行编译 如果想要研究源码,修改源码实现客制化,那么自行编译是必须的。
基于Triton backend方式启动的 FasterTransformer,支持 gRPC协议、HTTP 协议推理接口,支持Dynamic Batcher、Sequence Batcher、限流、metric 监控等能力。 而C++需要自己在工程服务中实现以上能力,因此选择Triton backend方式接入&维护成本较低。 c. 部署方式 一般Triton Server 算法工程化的服务部署方式有两种: ...
Python Backend Triton 提供了 pipeline 的功能,但是 Triton 的 pipeline 只能将输入和输出串联到一起,太过于简单静态了,不支持控制流,比如循环、判断等,模型和模型之间的数据格式不灵活,只能是向量。pipeline 太死板了,有没有办法支持更加灵活的操作呢?答案是使用 Python Backend 或者自己开发 C++ Backend。
Python backend(C++)为代理; Python model(Python)才是真正需要实现的东西,由进程进行管理; 两者通过共享内存进行通信; 通信: Health flag:标志Python stub process是否是否健康; Request MessageQ:消息队列,用来从Python Backend传数据到Python stub process去运行; Response MessageQ:消息队列,用来将Python stub process...