(三)triton 配置 按道理来说,这里直接拿上面生成的 model.plan 启动就行了,但是我想把 tokenizer 和模型推理放到一起部署(我模型都已经部署了,其他应用再装一个 transformers 环境来转换文本似乎也有点浪费。),所以实际上相当于起了两个服务。但是部署到一起就要在镜像里面装对应的 transformers 环境。 (1)配...
--fp16参数可以不需要,默认是转为float32 --minShapes为最小的input shape,维度为(n,c,w,h)--optShapes --maxShapes为最大的input 最大shape 3.2 编写triton配置文件 .└──triton-model├──1│└──model.plan# tensorrt模型名称,不能变└──config.pbtxt name:"triton-model"platform:"tensorrt_pla...
首先介绍第一步和第三步的相关API,相关函数和C语言的相关内存操作非常相似,有不同的是对于设备端之间的内存拷贝,存在异步操作,相关介绍如下: //在设备端申请显存 cudaMalloc(void** ptr, size_t size); //设置显存的值 cudaMemset(void* ptr, int value, size_t size); //内存拷贝,阻塞 //有...
调度和批处理决策对请求推断的客户机是透明的,并且根据模型进行配置。 c.并发模型(Concurrent model)运行:多个模型或同一模型的多个实例,可以同时在一个 GPU 或多个 GPU 上运行,以满足不同的模型管理需求。 (5) 框架后端管理器(Framework Backends): Triton 的后端就是执行模型的封装代码,每种支持的框架都有一个...
基于Ampere架构多实例GPU特性和K8s实现Triton大规模部署 实例演示:使用Triton部署端到端的CV模型 应用案例 课程简介 去年7月,智东西公开课曾策划推出 NVIDIA Triton 推理引擎专场,NVIDIA 高级深度学习软件架构师何成杰和蚂蚁集团高级技术专家饶星,两位技术专家围绕主题《面向多框架的AI模型部署服务 Triton 及其在蚂蚁预测引...
c. 部署方式 一般Triton Server 算法工程化的服务部署方式有两种: 推理服务(Triton Server) 和 前后处理的工程服务(python-rpc)独立部署,通过 gRPC 协议远程访问。 推理服务(Triton Server) 和工程服务(python-rpc)同机部署。 独立部署的方式,推理服务(Triton Server )单节点过载时,工程服务可以很容易将请求路由到...
triton可以充当服务框架去部署你的深度学习模型,其他用户可以通过http或者grpc去请求,相当于你用flask搭了个服务供别人请求,当然相比flask的性能高很多了 triton也可以摘出C-API充当多线程推理服务框架,去除http和grpc部分,适合本地部署多模型,比如你有很多模型要部署,然后分时段调用,或者有pipeline,有了triton就省去你...
cmake -DSM=xx -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_PYT=ON -DBUILD_MULTI_GPU=ON .. make -j32 GPT-J 推理 GPT-J 是由 EleutherAI 开发的解码器模型,并在 ThePile 上进行了训练,该数据集是从多个来源策划的 825GB 数据集。 GPT-J 拥有 60 亿个参数,是最大的类似 GPT 的公开发布模型之一。
组内原算法服务一直采用python-backend的镜像部署方式,将算法模型包装成接口形式,再通过Flask外露,打入docker中启动服务,但是发现推到线上接口响应时间过长,非常影响用户体验,于是想做出改进。python后端部署一般存在以下问题: 1.性能问题: ◦由于python是一种解释语言,因此对比于其他编译语言(如C,C++或go)要慢很多,...
在部署Triton模型时,您需要遵循一系列步骤来确保模型能够顺利地在Triton Inference Server上运行。以下是根据您的提示,详细阐述每个步骤的内容: 1. 准备Triton模型部署所需的环境和工具 首先,您需要确保已经安装了Triton Inference Server及其所需的依赖项。您可以从NVIDIA的官方GitHub仓库或Docker Hub中获取Triton Inference...