results = triton_client.infer( model_name="<model_name>", model_version="<version_num>", inputs=inputs, outputs=outputs, headers={"Authorization":"<test-token>"}, ) output_data0 = results.as_numpy('OUTPUT__0')print(output_data0.shape)print(output_data0)...
input_data_file内容为自定义构造的预设数据,对于字符串输入使用tritonclient客户端进行构造,将字符串转化为输入需要的字节形式,例如将“我爱你美丽的中国”改造为预设数据输入 # pip install tritonclient import numpy as np from tritonclient.utils import serialize_byte_tensor serialized = serialize_byte_tensor( ...
TensorRT:为inference(推理)为生,是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算,显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架,也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。 主要优化手段如下: Triton:类似于TensorFlow Serving,但triton包括server和client。 triton serving能够实现不同模型的统一...
4. client 仓: 提供Triton 用户端的 C++ / Python / Java 开发接口、能生成适用于不同编程语言的 GRPC 开发接口的 protoc 编译器,以及对应的用户端范例; 5. model_analyzer 仓: 深度学习模型(model)是 Triton 推理服务器的最基础组成元件,因此对分析模型的计算与内存需求是服务器性能的一项关键功能。这个 model...
triton_client=httpclient.InferenceServerClient( url=url, verbose=verbose)returntriton_client def infer(triton_client, model_name, input0='INPUT0', input1='INPUT1', output0='OUTPUT0', output1='OUTPUT1', request_compression_algorithm=None, ...
String tensors are demonstrated in the C++ example applicationssimple_http_string_infer_client.cc and simple_grpc_string_infer_client.cc. String tensors are demonstrated in the Python example applicationsimple_http_string_infer_client.py and simple_grpc_string_infer_client.py...
('OUTPUT__0',binary_data=False,class_count=3))# class_count 表示 topN 分类# outputs.append(httpclient.InferRequestedOutput('OUTPUT__0', binary_data=False))results=triton_client.infer('resnet50_pytorch',inputs=inputs,outputs=outputs)output_data0=results.as_numpy('OUTPUT__0')print(output_...
results = triton_client.infer('resnet50_pytorch', inputs=inputs, outputs=outputs) output_data0 = results.as_numpy('OUTPUT__0') print(output_data0.shape) print(output_data0) 三、DALI 接下来,我们将客户端预处理的操作放到了服务端上。这里必须要指出的是,这么做只是为了搭建 pipeline,并不是为了...
outputs.append(httpclient.InferRequestedOutput('OUTPUT__0',binary_data=False,class_count=3))# class_count 表示 topN 分类 # outputs.append(httpclient.InferRequestedOutput('OUTPUT__0', binary_data=False)) results=triton_client.infer('resnet50_pytorch',inputs=inputs,outputs=outputs) ...
docker run-it--rm--net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3-sdk/workspace/install/bin/image_client-m densenet_onnx-c3-sINCEPTION/workspace/images/mug.jpg # Inference shouldreturnthe following Image'/workspace/images/mug.jpg':15.346230(504)=COFFEEMUG13.224326(968)=CUP10.422965(505)=COFFEE...