Python backend使用stub进程来绑定model.py与Triton C++ core,该进程使用嵌入的指定版本的python解释器,默认为3.10,因此所有的python package必须安装在python 3.10的环境中才能在Triton server container中被使用。如果需要其他的python版本需要自己构建相应的python backen
Triton backend that enables pre-process, post-processing and other logic to be implemented in Python. - triton-inference-server/python_backend
为了移植这些步骤到 Triton Server 上去执行,我们将创建一些脚本,让它们运行在 Triton 的 Python 后端 ( Python Backend for Triton ) 。Python 后端可以执行任何 Python 代码,因此我们只需进行少量修改,就可以将客户端脚本直接移植到 Triton 。 为了给 Python 后端部署模型,需要在模型库中创建一个目录,如下所示( m...
[Triton课程笔记] 1.2.5 编程实战-请求Triton Server2024-06-269.[Triton课程笔记] 2.1.1 Backend-大纲2024-06-2610.[Triton课程笔记] 2.1.2-2.1.3 Backend-接口实现2024-06-2611.[Triton课程笔记] 2.1.4 Backend-build2024-06-2612.[Triton课程笔记] 2.2.1 Python Backend2024-06-26 13.[Triton课程笔记]...
Python Backend Triton 提供了 pipeline 的功能,但是 Triton 的 pipeline 只能将输入和输出串联到一起,太过于简单静态了,不支持控制流,比如循环、判断等,模型和模型之间的数据格式不灵活,只能是向量。pipeline 太死板了,有没有办法支持更加灵活的操作呢?答案是使用 Python Backend 或者自己开发 C++ Backend。
Triton Inference Server是由NVIDIA提供的一个开源模型推理框架,在前文《AI模型部署:Triton Inference Server模型部署框架简介和快速实践》中对Triton做了简介和快速实践,本文对Triton的常用配置和功能特性做进一步的汇总整理,并配合一些案例来进行实践,本文以Python作为Triton的后端。
Python Backend 2 一、例子 00:10 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,...
conda create -n custom_env python=<python-version> conda init bash bash conda activate custom_env 将<python-version>替换为感兴趣的版本,例如 3.9 。然后克隆 Python 后端回购,并使用以下代码编译 Python 后端存根: git clone https://github.com/triton-inference-server/python_backend -...
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。