data_type: TYPE_INT64 # 类型,torch.long对应的就是int64,不同语言的tensor类型与triton类型的对应关系可以在官方文档找到 dims: [ -1 ] # -1 代表是可变维度,虽然输入是二维的,但是默认第一个是bsz,所以只需要写后面的维度就行(无法理解的操作,如果是[-1,-1]调用模型就报错) } ] output [ { name: ...
如果所有输入(或输出)不遵循相同的命名约定,那么我们从模型配置中强制执行严格排序,即我们假设配置中输入(或输出)的顺序是这些输入的真实顺序。 (2) 数据类型(data_type): 输入和输出张量所允许的数据类型因模型类型而异,数据类型部分描述了允许的数据类型以及它们如何映射到每个模型类型的数据类型。 下表显示了 Tri...
【摘要】 1、配置样例backend: "mslite"max_batch_size: 1input [{ name: "input_ids" data_type: TYPE_INT32 dims: [ 70 ] }]output [ { name: "logits" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 3 ] }]instance_g... 1、配置样例 backend:"mslite"max_batch_size:1input[{name:"input_ids"data_t...
-数据类型:TYPEFP32 -维度:[1, 400] 这个配置表示默认输出为一个张量,其数据类型为浮点型,维度为[1, 400]。 如果模型有多个输出,您可以根据需要添加更多输出配置。 5.数据类型(Datatype):Triton配置文件中的数据类型需根据实际输出的数据类型进行设置。例如,如果您的主干网络输出为INT8类型,则在配置文件中将其...
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。
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 启动并执行命令: docker run --gpus=all --rm -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 -v/...
(2) 数据类型(data_type): 输入和输出张量所允许的数据类型因模型类型而异,数据类型部分描述了允许的数据类型以及它们如何映射到每个模型类型的数据类型。 下表显示了 Triton 支持的张量数据类型: 第1 列显示模型配置文件中显示的数据类型的名称; 第2~5 列显示了支持的模型框架的相应数据类型,如果模型框架没有给定...
(2) 数据类型(data_type): 输入和输出张量所允许的数据类型因模型类型而异,数据类型部分描述了允许的数据类型以及它们如何映射到每个模型类型的数据类型。 下表显示了 Triton 支持的张量数据类型: 第1 列显示模型配置文件中显示的数据类型的名称; 第2~5 列显示了支持的模型框架的相应数据类型,如果模型框架没有给定...
data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1000 ] label_filename: "labels.txt" } ] instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU } ] 客户端 将模型放到 Triton 的模型仓库之后,启动服务器。之后我们使用下面的脚本进行请求。在这个客户端里,我们先自己做预处理,后续我们将会把预处理的操作放置到服务端。
data_type: TYPE_FP32 dims: [ 3 ] } ] output [ { name: "y" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1 ] } ] 该配置定义了模型的输入和输出,在此做简要的说明 name:模型名称,必须和步骤二中的文件名一致 max_batch_size:一个批次下的最大大小,4代表一次请求最大推理4条样本 ...