This document describes Triton’s model repository extension. The model-repository extension allows a client to query and control the one or more model repositories being served by Triton. Because this extension is supported, Triton reports “model_repository” in the extensions field of the ...
$ tritonserver --model-repository=<model-repository-path> The corresponding repository layout must be: <model-repository-path>/ <model-name>/ [config.pbtxt] [ ...] [configs]/ [<custom-config-file> ...] <version>/ <model-definition-file> <version>/ <model-definition-file> ... ...
可以看到Triton加载所有Backend推理引擎的逻辑是基本一致的:首先初始化InferenceServer,顾名思义这个类就是整个Triton推理的入口;InferenceServer在Init()方法中核心就是创建ModelRepositoryManger类,这个ModelRepositoryManger是模型仓库的管理类,它会到模型仓库地址下获取所有的模型;对于每一个模型都会通过ModelRepositoryManger:...
为了做到这一点,我们将在模型库 ( Model repository ) 中创建另一个条目 ( Entry ) 。 ensemble_model/ ├── 1 └── config.pbtxt 这次,我们只需要配置文件来描述我们的集成模型,以及一个空的版本文件夹(需要使用 mkdir -p model_repository/ensemble_model/1 命令创建,这个你很好理解、不用我多说)。在...
docker run --gpus=1 --rm --net=host -v /path/to/the/repo/server/models:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3 tritonserver --model-repository=/models --exit-on-error=false --repository-poll-secs=10 --model-control-mode="poll" ...
# 第一步,创建 model repository git clone-b r22.09https://github.com/triton-inference-server/server.git cd server/docs/examples./fetch_models.sh # 第二步,从NGCTriton container 中拉取最新的镜像并启动 docker run--gpus=1--rm--net=host-v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/trit...
model_repository: 指定模型仓库的路径,Triton将从该路径加载模型。 model_config: 模型的具体配置信息,包括模型名称、版本、后端框架等。 下面是一个简单的配置文件示例: model_repository: path: /path/to/models model_config: [model_name]: backend: [backend_framework] max_batch_size: 0 input: - name:...
docker run --gpus=all --rm -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 -v/home/percent1/triton/triton/quick:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 tritonserver --model-repository=/models 第二种,进入 docker,然后运行命令: docker run --gpus=all --network=host --shm-size=2g -v/home/...
若要查看所有模型存放庫結構 https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/user_guide/model_repository.md#model-files 此文件中的資訊是以使用 ONNX 格式儲存的模型為基礎,因此模型存放庫的目錄結構是 <model-repository>/<model-name>/1/model.onnx。 具體而言,此模型會執行影像識別。
其中model-repository 目录结构应为: 看到服务输出则表示服务已经启动完成: e. 测试 Triton 流式接口 tritonclient 的流式接口有同步接口和异步接口之分, 后续我们使用 python-rpc 作为调用方的话,这里我们使用异步接口进行测试。 import tritonclient.grpc.aio as grpcclient # 异步 client ...