#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,...
中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效 如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例 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,...
config.pbtxt中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效 如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例 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...
I0328 06:51:17.897220 1 :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 ] }, { count: ...
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 } ] 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 [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 0 ] } ] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 其中重点设置说明如下 backend:后端backend为python,实际上是使用python脚本调用vLLM的API来实现后端 ...
# 针对不同的模型的细节定义profile_models:rel_cross_bert_l20_trt:model_config_parameters:instance_group:-kind:KIND_GPUcount:[1,2,3,4,5]# 模型的副本数dynamic_batching:max_queue_delay_microseconds:[100,500,1000,2000]# 若设置动态批,可搜索合适的delay 值... 程序运行...
instance_group[{count:2}] Now run perf_analyzer using the same options as for the baseline. $ perf_analyzer -m inception_graphdef --percentile=95 --concurrency-range 1:4 ... Inferences/Second vs. Client p95 Batch Latency Concurrency: 1, throughput: 70.6 infer/sec, latency 19547 usec ...