device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu") sentence=sentence.to(device) sentence=sentence.cpu().numpy() sentence=sentence.astype(np.int32) if __name__ == '__main__': triton_client = httpclient.InferenceServerClient(url='your-address:8000') inputs = []...
// src/servers/main.cc 经过简化intmain(intargc,char**argv){// 解析参数TRITONSERVER_ServerOptions*server_options=nullptr;if(!Parse(&server_options,argc,argv)){exit(1);}...// 这里创建serverTRITONSERVER_Server*server_ptr=nullptr;FAIL_IF_ERR(TRITONSERVER_ServerNew(&server_ptr,server_options),...
在cuda10.x及以前,我们要求cudnn,cublas等GPU应用与库必须依赖对应的cuda版本,且必须有足够高的GPU版本,如果版本不对应则会出现不能正常运行的问题。在cuda11.x之后,NVIDIA对cuda提供了次级版本兼容性,使用相同cuda主要版本的 cuda工具包版本编译的应用程序可以在至少具有最低要求驱动程序版本的系统上运行,但是其功能...
CPU-only builds of the TensorFlow and PyTorch backends require some CUDA stubs and runtime dependencies that are not present in the CPU-only base container. These are retrieved from a GPU base container, which can be changed with the--image=gpu-base,nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3...
部署时发现,所有模型实例都会被部署到gpu0上面, 由于gpu只有16g显存,在部署第一个模型实例成功后,第二个模型实例也会往gpu0上进行加载,最终导致cuda out of memery. 网上搜索发现有人遇到同样的问题,链接:https://github.com/triton-inference-server/server/issues/6124 ...
二、Triton Inference Server搭建 环境准备 在开始搭建Triton Inference Server之前,需要先准备好相关的环境。这包括安装NVIDIA驱动、CUDA工具包以及相应的深度学习框架。同时,还需要安装Docker容器技术,以便在容器中运行Triton Inference Server。 克隆Triton仓库 从NVIDIA官方仓库中克隆Triton Inference Server的源代码。可以使...
如果您使用的是支援 Nvidia GPU 的 VM,則可以使用 onnxruntime-gpu 而不是 onnxruntime 來利用 CUDA/cuDNN 加速。 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 wget https://packages.m...
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3 # 例如,拉取20.12docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.12-py3 <要注意不同版本的tritonserver对cuda驱动最低版本要求,以及对应的tensorrt版本> 例如,20.12的版本需要NVIDIA Driver需要455以上,支持TensorRT 7.2.2。TensorRT版本要对应,不然模型可能会无...
Triton Inference Server架构图 Docker构建Triton Inference Server环境 Triton Inference Server官方推荐使用Docker来构建环境,在Docker镜像仓库下载已经构建好tritonserver镜像 ,根据cuda版本下载对应版本的镜像,版本对应关系参照。笔者cuda版本为11.2,对应下载nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3镜像 ...