在NVIDIA Triton Inference Server 上执行推理工作负载 若要开始推理,我们需要在 Windows 终端中打开两个窗口,并从每个窗口通过ssh连接到虚拟机。 在第一个窗口中运行以下命令,但首先使用虚拟机的用户名替换掉用户名占位符<>: Bash复制 sudo docker run --shm-size=1g --ulimitm...
Triton Inference Server 是一種開放原始碼推斷服務軟體,可簡化 AI 推斷。使用 Triton,您可以部署使用多個深度學習和機器學習架構建置的任何模型,包括 TensorRT TensorFlow PyTorch、ONNX、Open VINO、Python、 RAPIDS FIL等。 SageMaker Triton 容器可協助您在 SageMaker Hosting 平台上部署 Triton Inference Server,以在生...
地址如下:https://github.com/triton-inference-server/client 3 从黄金到王者:使用triton的高级特性 上一小节的教程只是用到了triton的基本功能,所以段位只能说是个黄金,下面介绍下一些triton的高级特性。 3.1 模型并行 模型并行可以指同时启动多个模型或单个模型的多个实例。实现起来并不复杂,通过修改配置参数就可以。...
在前文《AI模型部署:一文搞定Triton Inference Server的常用基础配置和功能特性》中介绍了Triton Inference Server的基础配置,包括输入输出、模型和版本管理、前后预处理等,本篇介绍在推理阶段常用的配置,包括多实例并发、动态批处理、模型预热,这些是Triton的核心特性。本篇以Python作为Triton的后端,和其他后端的设置有特殊...
Triton Inference Server是由NVIDIA提供的一个开源模型推理框架,在前文《AI模型部署:Triton Inference Server模型部署框架简介和快速实践》中对Triton做了简介和快速实践,本文对Triton的常用配置和功能特性做进一步的汇总整理,并配合一些案例来进行实践,本文以Python作为Triton的后端。
Triton Inference Server是Nvidia提供的用来简化AI inferencing的开源inference serving软件,支持很多机器学习框架,包括TensorRT, TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, Python, RAPIDS FIL等,支持使用Nvidia GPU或X86/ARM CPU的云端,边缘端或嵌入式设备,为各种query类型提供优化方案,是NVIDIA AI Enterprise平台的一部分。
NVIDIA推出的Triton Inference Server是一个高性能的模型推理服务器,支持多种深度学习框架,并提供了灵活的模型配置机制。本文将详细介绍Triton Inference Server中的模型配置,帮助读者更好地理解和应用。 一、模型配置文件概述 Triton Inference Server使用配置文件来管理模型,通常包括模型名称、版本、后端框架、模型文件路径...
Triton Inference Server是一个适用于深度学习与机器学习模型的推理服务引擎,支持将TensorRT、TensorFlow、PyTorch或ONNX等多种AI框架的模型部署为在线推理服务,并支持多模型管理、自定义backend等功能。本文为您介绍如何通过镜像部署的方式部署Triton Inference Server模型服务。
一旦Triton Inference Server启动成功,我们就可以向服务器发送推理请求。可以使用Triton Inference Server提供的客户端接口发送推理请求,也可以使用curl命令进行测试。以下是一个使用curl命令发送推理请求的例子: curl -d '{"inputs":[{"name":"input","shape":[1,224,224,3],"datatype":"FP32","data":[1,...