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...
instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 0, 1, 2 ] rate_limiter { resources [ { name: "R1" count: 4 }, { name: "R2" global: True count: 2 } ] priority: 2 } } ] 优先级用作权重值,用于对所有模型的所有实例进行优先级排序。优先级为 2 的实例将获得优先级为 1 的...
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...
对于以Python为后端的情况,尽管在Triton服务端已经申明了GPU设备,还是需要在model.py脚本层再显式申明一次,将模型和数据加载到指定GPU设备上,否则Python后端会自动将所有实例加载在GPU:0上。具体操作方法是在model.py的初始化阶段通过model_instance_kind,model_instance_device_id参数拿到config.pbtxt中指定的设备,在mod...
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...
最后,在每个模型配置文件中,包括instance_group[{kind:KIND_GPU}]或instance_group[{kind:KIND_CPU}],这取决于模型是在 GPU 还是 CPU 上提供服务。 到目前为止,生成的模型存储库目录结构如下: . ├── bert-large │ ├── 1 │ │ └── model.pt ...
Triton默认模型参数主要涉及模型仓、实例组、输入输出等配置。以下是一些默认模型参数的详细说明: 1.模型仓(Model Repository):Triton默认模型仓位于`/models`目录下。您可以根据需要创建自己的模型仓,以存放不同类型的模型。 2.实例组(Instance Group):Triton默认实例组包含以下配置: - kind:KINDGPU - gpus:[0] ...
这个其实就是 instance group 的作用,比如下面的配置,将会在 2,3 两张卡上各放置一个模型。 instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 2, 3 ] } ] 总结 这篇文章前半部分是一个上手介绍,包括导出模型、部署到 Triton、性能测量等。后半部分是 Triton 中一些琐碎的细节,主要是模型配置的细...
instance_group:执行实例设置,本来例采用0号GPU,部署一个实例 在模型版本1目录下,model.json设置了vLLM读取模型文件时的配置,内容如下 { "model": "vllm_qwen1.5-1.8b-chat", "tokenizer": "vllm_qwen1.5-1.8b-chat", "disable_log_requests": "true", ...
Triton通过config.pbtxt中的instance_group来设置模型执行的实例,包括实例数量,CPU/GPU设备资源。如果在config.pbtxt中不指定instance_group,默认情况下Triton会给当前环境下所有可得的每个GPU设置一个执行实例。 在docker run启动命名中指定--gpus参数,将gpu设备添加到容器中,all代表将所有gpu设备都添加进去 docker run ...