() raw_data = { "inputs": [ { "name": "input", "datatype": "FP32", "shape": [1, 299, 299, 3], "parameters": { "binary_data_size": len(image_buffer) } } ], "outputs": [ { "name": "InceptionV3/Predictions/Softmax", "parameters": { "binary_data": False } } ] ...
Triton DSL做矩阵乘法 首先,和编写CUDA的kernel的流程类似,首先定义需要进行运算的输入tensor和输出tensor,然后launch kernel进行计算,最终对计算结果和golden data进行比较进行单元测试。 0x0 定义kernel准备工作 defmatmul(a,b): #Checkconstraints. asserta.shape[1]==b.shape[0],"Incompatibledimensions" asserta.i...
在这个配置中,指定了执行后端为 python ,以及输入输出的个数,以及每个输入输出名称 ( name ) 、参数类型 ( data type ) 和形状 ( shape ) 。这样配置完成后,就能去编写你的 Python 后端代码了,也就是 model.py (这个文件,就是所谓的 Triton Model )。 图4 config.pbtxt 配置(注意 input 和 output ) ...
data_type: TYPE_FP32 dims: [ 3, -1, -1 ] } ] output [ { name: "OUTPUT__0" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1000 ] label_filename: "labels.txt" } ] 第三步,启动服务 启动服务的方法有两种,一种是用 docker 启动并执行命令,一种是进入 docker 中然后手动调用命令。 第一种,docker 启...
data_type:数据类型。 dims:维度。 instance_group 否 当资源配置中有GPU资源时,默认使用GPU进行模型推理,否则默认使用CPU。您也可以通过配置instance_group参数,来显式指定模型推理使用的资源,配置格式如下: instance_group [ { kind: KIND_GPU } ]
还有一点,triton每次build都会clone,是因为其用了cmake中的ExternalProject_Add指令,假如我们已经有下载好的grpc,那么直接替换到server/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src中然后将/data/oldpan/software/server/build/_deps/repo-third-party-src/CMakeLists.txt: ...
name:"OUTPUT1"data_type: TYPE_FP32 dims: [2,10] } ] name:模型名称,要跟模型路径对应。 platform:不同的模型存储格式都有自己对应的值。 max_batch_size:最大的batch_size,客户端超过这个batch_size的请求会报错。 version_policy:版本控制,这里是使用最新的一个版本。
data_type: TYPE_INT64 dims: [1, 1] } ] instance_group [ { count: 1 } ] 配置中,我们需要指定输入和输出的维度以及数据类型。注意,数据类型指的是每个可迭代对象的类型(比如512维向量每个维度都是int64)。在本实例中,我们定义了两个输入均为1*512维向量,输出为一个标量。
不知道是不是我的用法有问题，就使用体验来看，这个推理接口有些让我不适应： 1. 明明在config.pbtxt里指定了datatype,但是输入的时候还需要指定，不指定就会报错 2. 输入的shape也需要指定，那不然也会报错 3. datatype的值和config.pbtxt里不统一，如果datatype设为TYPE_INT64，则会报错，必须为...
data_type: TYPE_FP32 format: FORMAT_NCHW dims: [ 3, 224, 224 ] reshape { shape: [ 3, 224, 224 ] } } ] output [ { name: "resnetv15_dense0_fwd" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1000 ] reshape { shape: [1000] } label_filename: "labels.txt" ...