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 backend stub。 Python backend中支持指定python运行环境。我们...
为了移植这些步骤到 Triton Server 上去执行,我们将创建一些脚本,让它们运行在 Triton 的 Python 后端 ( Python Backend for Triton ) 。Python 后端可以执行任何 Python 代码,因此我们只需进行少量修改,就可以将客户端脚本直接移植到 Triton 。 为了给 Python 后端部署模型,需要在模型库中创建一个目录,如下所示( m...
Python backend 默认是 Python 3.8,如果需要换 Python 版本,那么需要自己构建一边 Python Backend。如果不用换版本,只需要导出环境即可。 以opencv 为例子,我们从头创建一个新的 conda 环境: export PYTHONNOUSERSITE=True conda create -n triton python=3.8 pip install opencv-python # conda 安装不了,用 pip co...
下载23.10版本的Triton镜像,该镜像提供了推理服务器环境,是模型服务的基础镜像,该镜像的Python3版本为3.10 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.08-py3 1. 启动容器,在容器中通过pip安装vLLM pip install vllm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 将容器commit为新镜像 docker commit xxxx...
下载python后端代码: git clone https://github.com/triton-inference-server/python_backend -b r22.12 容器内操作:如果中途退出容器,使用命令 docker exec -it 容器名 /bin/bash 进入容器 如下载不下来可以拷贝到容器内:docker cp python_backend busy_galileo:/opt ...
模型流水线(pipeline),将模型的输入输出串联起来。不过因为模型配置的方式太过于死板,不能支持灵活的数据格式、不能支持控制流,这种方式不能很好的支持业务需要,此时可以尝试使用 Python Backend。 perf_analyzer 的使用 具体使用参考文档:https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/perf_analyzer...
git clonehttps:///triton-inference-server/python_backend-b r22.12 容器内操作:如果中途退出容器,使用命令 docker exec -it 容器名 /bin/bash 进入容器 如下载不下来可以拷贝到容器内:docker cp python\_backend busy\_galileo:/opt Step 4: 创建模型目录 ...
$ cmake..$ make check-j8$ sudo make install 0x2 编译Triton 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 $ cd triton $ vim CMakeLists.txt(option(TRITON_BUILD_PYTHON_MODULE"Build Python Triton bindings"ON))$ mkdir build $ cd build ...
Triton is built using the build.py script. The build system must have Docker, Python3 (plus pip installeddockermodule) and git installed so that it can execute build.py and perform a docker build. By default, build.py does not enable any of Triton’s optional features and so you must ...
pip3 install numpy On Ubuntu or Debian you can use the command below to install rapidjson, libarchive, and zlib:sudo apt-get install rapidjson-dev libarchive-dev zlib1g-dev Build Python backend. Replace <GIT_BRANCH_NAME> with the GitHub branch that you want to compile. For release branches ...