Triton的Python后端。Python 后端的目标是让您能够用 Python为 Triton Inference Server 编写模型服务,而无需编写任何 C++ 代码。 用法 为了使用 Python Backend,您需要创建一个具有类似于以下结构的 Python 文件: import triton_python_backend_utils as pb_utils class
importjsonimporttriton_python_backend_utilsaspb_utilsclassTritonPythonModel:definitialize(self,args):self.model_config=model_config=json.loads(args['model_config'])output0_config=pb_utils.get_output_config_by_name(model_config,"OUTPUT0")output1_config=pb_utils.get_output_config_by_name(model_conf...
import triton_python_backend_utils as pb_utils import numpy as np from transformers import BertTokenizer import tritonclient.grpc as grpcclient import os class TritonPythonModel: def initialize(self, args): # 模型初始化 self.model_name = "bge-large-zh" # 子模型名称 # 加载分词器 vocab_path ...
PB Tensor Placement究竟是放GPU还是GPU上? 22:50 传给Python backend的Tensor默认复制到CPU上; 如果需要保持在GPU上,需要在config文件中设置参数: parameters:{ key: "FORCE_CPU_ONLY_INPUT_TENSORS" value: {string_value: "no"}} 如何查看tensor Placement是否在cpu上: pb_utils.Tensor.is_cpu()分享...
传给Python backend的Tensor默认复制到CPU上; 如果需要保持在GPU上,需要在config文件中设置参数: parameters:{ key: "FORCE_CPU_ONLY_INPUT_TENSORS" value: {string_value: "no"}} 如何查看tensor Placement是否在cpu上: pb_utils.Tensor.is_cpu() 本文版权归作者(https://www.cnblogs.com/harrymore/)...
Description I am currently using the Python Backend BLS function and called another tensorrt model using the pb_utils.inferencerequest interface and the call succeeded, but the result is stored on the GPU,and I can't find how to copy the...
Triton backend that enables pre-process, post-processing and other logic to be implemented in Python. - triton-inference-server/python_backend
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 backend stub,并复制到...
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。
importtriton_python_backend_utilsaspb_utilsclassTritonPythonModel:...defexecute(self,requests):...forrequestinrequests:...inference_request=pb_utils.InferenceRequest(model_name='model_name',requested_output_names=['REQUESTED_OUTPUT_1','REQUESTED_OUTPUT_2'],inputs=[<pb_utils.Tensorobject>],trace=...