将独立的推理请求动态分组到批处理中以提高吞吐量调度程序选项是可配置的: 1.Preferred batch size:要批处理的请求数 2.Delayed batching:等待创建批次的最大延迟时间 3.Priority levels:设置请求的优先级 4.Queue Policy:设置推理请求队列的排队策略 TRITON 自定义后端——使用任意 C++ 或 Python 代码扩展 Triton ...
preferred_batch_size: [ 4, 8 ] } 回答:看文档中的表述,应该是 4。如果可以形成 preferred batch size,那么就会尽可能组成一个最大的 batch size。 When a model instance becomes available for inferencing, the dynamic batcher will attempt to create batches from the requests that are available in the...
preferred_batch_size:期望达到的batch_size,可以指定一个数值,也可以是一个包含多个值的数组,本例代表期望组合成大小为4或者8的batch_size,尽可能的将batch_size组为指定的值,batch_size不能超过max_batch_size max_queue_delay_microseconds:组合batch的最大时间限制,单位为微秒,本例代表组合batch最长时间为100微秒...
用户还可以在动态批处理的主体 (Body) 中添加 preferred_batch_size 和 max_queue_delay_microseconds,以根据自己的实际情况 (your use case) 更有效的批处理。有关详细信息,请查阅模型配置文档。 模型仓库配置 (set up) 好后,就可以启动 Triton Inference Server 了。 docker run --gpus=all -it --shm-size...
在这种情况下,max_batch_size 应该设置为一个>=1的值,该值表示 Triton 应该与模型一起使用的最大批处理尺寸。 注: 如果设置 dynamic_batching.preferred_batch_size 这个参数的话, 需要确保 max_batch_size 大于等于 preferred_batch_size 的最大值 input: 模型输入结构 (单个以 key/value 形式配置, 多个以 ...
Server: Preferred Batch size 2, Instance Group 1/GPU Server: Preferred Batch size 16, Instance Group 1/GPU 至此,基本的流程已经走完了。下面是其他相关东西的简介。 性能调优选项和指标 选项 上面model_analyzer 在帮我们测量性能的时候,会尝试搜索不同配置下的性能。影响性能的选项有哪些呢?
其中preferred_batch_size指尽可能让组batch的数量为以下值(不能大于max_batch_size),而max_queue_delay_microseconds指当无法到达最大batchsize或者倾向的batchsize时,最长的超时时间,例子中设置为1000微秒。 dynamic_batching { preferred_batch_size: [16, 32, 64, 128]...
preferred_batch_size,设置大小,当达到其中一个大小,就马上进行推理 max_queue_delay_microseconds,batching 的排队等待时间 instance group 默认情况下,每个 gpu 都有模型实例,指定 gpu 则不会每个 gpu 都开模型实例。 Name, Platform and Backend,名字要和文件夹对上,platform 和 backend 取决于后端是否在 triton ...
Scheduling And Batching,可以设置 dynamic batching,preferred batch sizes,排队等待时间,是否保持请求顺序返回,排队优先级,排队策略等。 Metrics,GPU 使用率,服务器吞吐量,服务器延时。 模型仓库,支持本地、云存储。 模型配置,设置后端、最大 batch size,输入输出,支持自动生成模型配置。
_microsecondssetting. If a new request arrives during this delay and allows the dynamic batcher to form a batch of a preferred batch size, then that batch is sent immediately for inferencing. If the delay expires the dynamic batcher sends the batch as is, even though it...