第一步会基于triton server最小化镜像(也有7G,因为包含了3个版本的cuda)构建pytorch_only镜像。 第二步会下载torch、transformers等python依赖,可以在create_dockerfile_and_build.py更换阿里云的源 # Create your own Triton container. You can skip this step (done in trtionserver/server) python3 compose.py ...
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...
Triton Inference Server提供了服务端代码模板TritonPythonModel,只需要略微修改即可,本例的服务端代码如下 importos os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:32'os.environ['TRANSFORMERS_CACHE']=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+"/work/"os.environ['HF_MODULES_CACHE']=os...
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...
Triton Inference Server: 2.43 在autoDL选择合适的显卡和镜像 需要选择支持cuda12.3的显卡(这个一般由英伟达驱动决定,太老的驱动不支持太高的cuda),或者直接用CPU也可以编译,省钱。 需要选择系统为ubuntu 22.04的镜像 最好python也是3.10 内存在70G以上,太小了编译的时候会kill ...
gpus: \[ 1 \] } \] 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 ...
一般来说,我们都是从最主要的server开始编,编译的时候会链接core、common、backend中的代码,其他自定义backend(比如tensorrt_backend)在编译的时候也需要带上common、core、backend这三个仓库,这些关系我们可以从相应的CMakeList中找到。 自行编译 如果想要研究源码,修改源码实现客制化,那么自行编译是必须的。
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 ...
Step 6: 启动triton-server CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 setsid tritonserver --model-repository=/opt/tritonserver/python_backend/models --backend-config=python,shm-region-prefix-name=prefix1_ --http-port 8000 --grpc-port 8001 --metrics-port 8002 --log-verbose 1 --log-file /opt/tritonserver/logs/...