Python backend使用stub进程来绑定model.py与Triton C++ core,该进程使用嵌入的指定版本的python解释器,默认为3.10,因此所有的python package必须安装在python 3.10的环境中才能在Triton server container中被使用。如果需要其他的python版本需要自己构建相应的python backen
Python backend(C++)为代理; Python model(Python)才是真正需要实现的东西,由进程进行管理; 两者通过共享内存进行通信; 通信: Health flag:标志Python stub process是否是否健康; Request MessageQ:消息队列,用来从Python Backend传数据到Python stub process去运行; ...
三、python backend总结 四、BLS简介 4.1 BLS的同步模式 课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1r14y1s7w1/?spm_id_from=333.788&vd_source=c2a322357481107ab7f418b1ae9ce618 回到顶部 一、例子 在Python Backend中用pytorch在GPU上运行Resnet50。 回到顶部 二、环境配置 由于原生环境没有pytorch的包,...
一、例子 00:10 在Python Backend中用pytorch在GPU上运行Resnet50。 二、环境配置 10:00 由于原生环境没有pytorch的包,因此需要自己安装,有两种安装方式: 直接继承原生的docker镜像,并在dockerfile中安装需要的包; 如果不能用原生镜像中的python,需要用第二种方式,即创建新的conda环境,安装依赖,重新构建python bac...
Python Backend Triton 提供了 pipeline 的功能,但是 Triton 的 pipeline 只能将输入和输出串联到一起,太过于简单静态了,不支持控制流,比如循环、判断等,模型和模型之间的数据格式不灵活,只能是向量。pipeline 太死板了,有没有办法支持更加灵活的操作呢?答案是使用 Python Backend 或者自己开发 C++ Backend。
(3)NVIDIA Triton Python Backend 距离搞完已经有一段时间了,今天正好有空,把整个流程梳理一下。大概有以下几个步骤: (1)将原来的 torch 模型转 onnx; (2)将 onnx 转 trt; (3)进行一些配置,然后启动 triton 容器; (4)确认输出是否准确; ...
组内原算法服务一直采用python-backend的镜像部署方式,将算法模型包装成接口形式,再通过Flask外露,打入docker中启动服务,但是发现推到线上接口响应时间过长,非常影响用户体验,于是想做出改进。python后端部署一般存在以下问题: 1.性能问题: ◦由于python是一种解释语言,因此对比于其他编译语言(如C,C++或go)要慢很多,...
cd python_backend mkdir build && cd build cmake -DTRITON_ENABLE_GPU=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=`pwd`/install .. make triton-python-backend-stub 请注意,<xx.yy>必须替换为 NVIDIA Triton 容器版本。运行上面的命令将创建名为triton-python-backend-stub的存根文件。这个 Python ...
组内原算法服务一直采用python-backend的镜像部署方式,将算法模型包装成接口形式,再通过Flask外露,打入docker中启动服务,但是发现推到线上接口响应时间过长,非常影响用户体验,于是想做出改进。python后端部署一般存在以下问题: 1.性能问题: ◦由于python是一种解释语言,因此对比于其他编译语言(如C,C++或go)要慢很多,...
backend是模型推理计算的具体实现部分,它既可以调用现有的模型框架(如TensorRT、ONNX Runtime、PyTorch、TensorFlow等),也可以自定义模型推理逻辑(如模型预处理、后处理)。 backend支持 C++、Python两种语言,与C++相比, Python使用起来更加灵活方便,因此以下内容主要介绍Python backend的使用方式。