通常是 .pt .onnx .trt 等，对应不同格式的模型|-- config.pbtxt# 模型的配置文件，描述模型的输入...
config.pbtxt中支持的数据类型如下表中的Model Config,第二列API代表该类型对应的在Triton Inference Server后端C API和HTTP,GRPC协议中的数据类型,最后一列NumPy代表其对应在Python Numpy中的数据类型。 这里对String字符串类型做简要说明,在自然语言任务中,客户端传入的是字符串,经过HTTP/GRPC协议后返回给Triton Infer...
一、模型配置文件概述 Triton Inference Server使用配置文件来管理模型,通常包括模型名称、版本、后端框架、模型文件路径等关键信息。配置文件通常使用YAML或JSON格式,方便用户根据实际需求进行编辑和修改。 二、配置文件结构 一个基本的Triton模型配置文件通常包含以下几个部分: model_repository: 指定模型仓库的路径,Triton将...
我們需要容器引擎,才能執行 Nvidia 的 Triton Server 容器。 Microsoft 具有此容器執行階段的發佈版,可以使用以下命令安裝: Bash 複製 wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb sudo dp...
Tritonserver的部署是以模型仓库(Model Repository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件夹。 ./ └── my_model_repo ├── 1 │ └── model.plan └── config.pbtxt Tritonserver 有auto-generate-config功能,关于模型的输入(inputs)、输出(outpu...
要实现自定义的backend也很简单，与上文讲的放torch模型流程基本一样，首先建立模型文件夹，然后在文件夹里新建config.pbtxt,然后新建版本文件夹，然后放入model.py，这个py文件里就写了推理过程。为了说明目录结构，我把构建好的模型仓库目录树打印出来展示一下：如果上一小节你看明白了，那么你就会发现自...
https://github.com/triton-inference-server/model_analyzer/blob/main/docs/config_search.md 性能压测 perf-analyzer是Tritonclient 携带的一个模型性能压测工具,可以按提供的输入数据格式压测模型的性能,既可以观察模型在不同的并发量的压测下的吞吐和延时的性能,也可以模拟在特定的吞吐下模型的延时性能。 以一个be...
在使用Triton Inference Server时,了解其参数是非常重要的。 接下来,我们将从配置文件开始介绍tritonserver的参数。配置文件是使用tritonserver时必需的,它包含有关模型和服务器的设置。配置文件的路径可以通过`model-config`参数指定。该参数是tritonserver命令的一部分,指示服务器加载哪些模型以及如何进行推理。 配置文件...
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 第二步,配置模型 按照下面的方式组织文件目录结构。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 quick/└── resnet50_pytorch # 模型名字,需要和 config.txt 中的名字对上 ├──1# 模型版本号 ...
Triton Inference Server是一个适用于深度学习与机器学习模型的推理服务引擎,支持将TensorRT、TensorFlow、PyTorch或ONNX等多种AI框架的模型部署为在线推理服务,并支持多模型管理、自定义backend等功能。本文为您介绍如何通过镜像部署的方式部署Triton Inference Server模型服务。 部署服务:单模型 在OSS存储空间中创建模型存储...