Triton exposes a C API to allow users and backends to register and collect custom metrics with the existing Triton metrics endpoint. The user takes the ownership of the custom metrics created through the APIs and must manage their lifetime following the API documentation. ...
The metrics are only available by accessing the endpoint, and are not pushed or published to any remote server.The Triton --allow-metrics=false option can be used to disable all metric reporting and --allow-gpu-metrics=false can be used to disable just the GPU Utilization and GPU...
2、部署流程 - Docker - TIS(Triton Interface Server) 2.1、拉取镜像(需根据 CUDA 版本进行拉取, TIS 镜像和 CUDA 的版本对应关系.见此链接) 2.2、启动镜像 注意点: 1、需要注意一个点是 20.03.1 这版本是 TIS API 版本从 v1 到 v2 的过渡, 因此需要在启动命令后面添加 --api-version=2 2、NV_VISI...
./build.py -v --no-container-interactive --enable-logging --enable-stats --enable-tracing \ --enable-metrics --enable-gpu-metrics --enable-cpu-metrics \ --endpoint=http --endpoint=grpc --endpoint=sagemaker --endpoint=vertex-ai \ --backend=ensemble --enable-gpu --endpoint=http --...
Collecting Server Metrics Supporting Custom Ops/layers Using the Client API Analyzing Performance Deploying on edge (Jetson) 3. Examples(范例): 这里的范例,比较重要的是指向 https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples 链接,列出针对 NVIDIA Tensor Core 计算单元的深度学习模型列表,包括计算机视觉、NLP 自...
./build.py --cmake-dir=/code/server/build --build-dir=/tmp/citritonbuild --enable-logging --enable-stats --enable-tracing --enable-metrics --enable-gpu-metrics --enable-gpu --endpoint=http --endpoint=grpc --repo-tag=common:r21.10 --repo-tag=core:r21.10 --repo-tag=backend:r21.10 ...
Triton Inference Server Nvidia Triton inference server metrics The Triton Inference Server dashboard uses the prometheus data source to create a Grafana dashboard with the graph and heatmap panels.
提供HTTP/GRPC接口。支持服务器资源统计(metrics) 提供Python和C的客户端,客户端链接 2 Triton Inference Serve 使用 下载tritonserver镜像 首先需要确认tritonserver和CUDA Toolkit、TensorRT版本的对应关系,查看链接:https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/, 从release note中查找合...
Metrics 文档:https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/metrics.md Metrics 提供了四类数据:GPU 使用率;GPU 内存情况;请求次数统计,请求延迟数据。其中 GPU 使用情况是每个 GPU 每秒的情况,因此向 metrics 接口获取数据的时候,可以获取到当前秒 GPU 的使用情况。
gitclone-b r22.09 https://github.com/triton-inference-server/server.git cdserver/docs/examples ./fetch_models.sh # 第二步,从 NGC Triton container 中拉取最新的镜像并启动 docker run --gpus=1 --rm --net=host -v${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3 triton...