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
Implementing this function is optional. No implementation ofauto_complete_configwill do nothing. This function can be used to setmax_batch_size,dynamic_batching,inputandoutputproperties of the model usingset_max_batch_size,set_dynamic_batching,add_input, andadd_output. These properti...
dynamic_batching,开启 batching 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 ba...
六、Scheduling And Batching Scheduling:指定调度策略来应对请求。 6.1 Default Scheduler 不做batching; 输入进来是多少就按照多少去推理; 6.2 Dynamic Batcher 在服务端将多少个batch_size比较小的input_tensor合并为一个batch_size比较大的input_tensor; 提高吞吐率的关键手段; 只适合无状态模型; 子参数: preferr_b...
平台/后端名称(platform and backend): 例1: platform:"onnxruntime_onnx" 例2: backend:"python" 模型的平台/后端名称是必选项,backend和platform只需指定一个即可,模型训练时使用的框架需要和文件格式相匹配,以下是使用频率较高的种类: 最大批量值:(Maximum Batch Size) ...
Triton 模型仓库格式及配置可参考: https://github.com/triton-inference-server/fastertransformer_backend/blob/main/all_models/gpt/fastertransformer/config.pbtxt 主要的配置改动有: 其中decoupled 设置为 True, 以支持流式返回 根据业务情况合理的设置 dynamic_batching 策略 ...
Description I want to make concurrent requests to the model served on triton. I enabled dynamic batching, but I can't understand if it actually works. So I have a couple of questions: Dynamic batching is able to create a batch from entri...
此外,在请求侧的调度上,Triton 提供的Dynamic Batching Scheduler通过将多个客户端同时发送来的请求合并为一个大的 batch,充分利用了硬件资源,实现了高并发高吞吐。 4. Triton 的流式推理机制 前面我们讨论了非流式计算的优化。在实际场景中 ASR 服务需要同时处理多个语音数据流,如同个用户会发送多段语音。Triton 提...
● 支持 Dynamic Batching 功能,提升服务的吞吐; ● 支持兼容 KFServing 的API标准。 2.triton inference server快速部署 triton快速部署可以参考官方文档: https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/getting_started/quickstart.md
Run onnx_exporter.py to convert ResNet50 PyTorch model to ONNX format. Width and height dims are fixed at 224 but dynamic axes arguments for dynamic batching are used. Commands from the 2. and 3. subsections shall be executed within this Docker container. ...