#每个GPU上放置2个实例instance_group[{count:2kind:KIND_GPU}]#在GPU0上放置一个执行实例,在GPU1和2上放置两个执行实例instance_group[{count:1kind:KIND_GPUgpus:[0]},{count:2kind:KIND_GPUgpus:[1,2]}]#在CPU上配置2个实例instance_group[{count:2kind:KIND_CPU}] Triton 可以为模型配置多个实例,...
Triton 提供了一个“instance_group”的模型配置选项,通过在模型配置中使用这个字段,可以更改模型的执行实例数,调整每个模型的并发执行数量。 上图右就是在 model 1配置文件中,添加“instance_group”配置,并且设置“count: 3”的参数,这样就允许一个 GPU 上可以并发三个实例的模型计算,如果用户端发出超过 3 个推理...
下面是一个简单的模型配置内容的 instance_group 参数组: instance_group [ { count: 2 kind: KIND_GPU gpus: [ 0 ] rate_limiter { resources [ { name: "R1" count: 4 } ] } }, { count: 4 kind: KIND_GPU gpus: [ 1, 2 ] rate_limiter { resources [ { name: "R2" global: True cou...
I0328 06:51:17.897220 1 python.cc:615] TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize: string (CPU device 0) 1. 2. 默认的每个gpu分配一个执行实例的效果等同于在config.txtpb中设置如下 instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 0 ] }, { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 1 ] }, {...
Triton 提供了一个“instance_group”的模型配置选项,通过在模型配置中使用这个字段,可以更改模型的执行实例数,调整每个模型的并发执行数量。 上图右就是在 model 1 配置文件中,添加“instance_group”配置,并且设置“count: 3”的参数,这样就允许一个 GPU 上可以并发三个实例的模型计算,如果用户端发出超过 3 个推...
instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 0 ] }, { count: 2 kind: KIND_GPU gpus: [ 1 ] } ] 部署时发现,所有模型实例都会被部署到gpu0上面, 由于gpu只有16g显存,在部署第一个模型实例成功后,第二个模型实例也会往gpu0上进行加载,最终导致cuda out of memery. ...
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。 如果我们想要获取分类的结果,我们可以设置class_count=k,表示获取 TopK 分类预测结果。如果...
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。 step 3:模型注册。需要到九数上注册你的模型,然后才能部署,方式如下: ...
instance_group:执行实例,本例中设置了只有一个GPU:2来执行推理,且只给了该块GPU一个实例,读者可以根据自己机器的条件自行设置 自定义Python后端model.py config.pbtxt搭建起了客户端和服务端的桥梁,下一步编辑自定义后端脚本model.py,它基于config.pbtxt中的约定抽取对应的数据进行推理逻辑的编写,model.py内容如下...
instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 0 ] }, { count: 2 kind: KIND_GPU gpus: [ 1, 2 ] } ] 2.1.4 客户端调用方式与监控 在triton的github仓库中,nvidia提供了与tritonserver相对应的client sdk以及示例代码,大家可以通过GRPC(8001端口)或者HTTP(8000端口)协议与tritonserver进行请求...