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...
#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...
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 个推理...
backend:"mslite"max_batch_size:1input[{name:"input_ids"data_type:TYPE_INT32dims:[70]}]output[{name:"logits"data_type:TYPE_FP32dims:[3]}]instance_group[{count:10kind:KIND_CPU}]parameters[{key:"device_type"value:{string_value:"ascend"}},{key:"mslite_0"value:{string_value:"0"}}...
instance_group 表示应该实例化模型的两个实例; max_batch_size 表示这些实例中的每一个都应该执行批量大小为 2 的推理计算。 下图显示了此配置指定的序列批处理程序和推理资源的表示: 每个模型实例都在维护每个批处理槽的状态,并期望将给定序列的所有推理请求分发到同一槽,以便正确更新状态。对于本例,这意味着 Tri...
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. ...
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 ...
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: ...