|TYPE_INT64 | |DT_INT64 |INT64 |kLong |INT64 |int64 | |TYPE_FP16 | kHALF |DT_HALF |FLOAT16 | |FP16 |float16 | |TYPE_FP32 | kFLOAT |DT_FLOAT |FLOAT |kFloat |FP32 |float32 | |TYPE_FP64 | |DT_DOUBLE |DOUBLE |kDouble |FP64 |float64 | |TYPE_STRING | |DT_STRING |STRIN...
triton_to_numpy_type(data_type) numpy_to_triton_type(data_type) triton_string_to_numpy(triton_type_string) Pybind11 导出的类 Python Backend 采用了 pybind11 来导出部分 python 类,我们可以从这个文件里面找到 Tensor、InferenceRequest、InferenceResponse、TritonError 的定义。 Tensor Tensor 中比较重要的方...
包括RESULTS和PARAMS两个字段。 DATA:data_type表示数据类型为TYPE_STRING,即字符串类型。dim表示输入维度为[1],表示每个输入是一个一维的字符串。 PARAMS:data_type表示数据类型为TYPE_STRING,即字符串类型。dim表示输入维度为[1],表示每个输入是一个一维的字符串。 实例组: instance_group:定义模型实例组。 count...
model_config,"output__1")# Convert Triton types to numpy typesself.output0_dtype = pb_utils.triton_string_to_numpy(output0_config['data_type']) self.output1_dtype = pb_utils.triton_string_to_numpy(output1_config['data_type'])defexecute(self, requests):""" requests : list A list of...
key: "model_type" value: { string_value: "treelite_checkpoint" } } 最后,在每个模型配置文件中,包括instance_group[{kind:KIND_GPU}]或instance_group[{kind:KIND_CPU}],这取决于模型是在 GPU 还是 CPU 上提供服务。 到目前为止,生成的模型存储库目录结构如下: ...
观察Triton的启动日志,一共2个模型string和string_batch,在3个gpu(0,1,2)上分别分配了一个执行实例,相当于每个模型有3个gpu执行实例,对应后台Triton会启动3个子进程 ... I0328 06:42:26.406186 1 :615] TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize: string_batch (GPU device 0) ...
data_type: TYPE_STRING dims: [ -1 ] } ] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 该config.pbtxt代表输入x是TYPE_STRING类型,长度不定,每次只能输入一条文本。 额外的可以在输出输出的配置中添加reshape属性,来适配客户端传过来的数据维度和模型需要的维度不完全符合的场景,假设有一个模型结构如下 ...
name: "ensemble_model" platform: "ensemble" max_batch_size: 1 input [ { name: "IMAGE" data_type: TYPE_STRING dims: [ 1 ] } ] output [ { name: "CLASSIFICATION" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1000 ] }, { name: "SEGMENTATION" data_type: TYPE_FP32 dims: [...
data_type: TYPE_STRING dims: [ -1 ] }, { name: "max_new_tokens" data_type: TYPE_UINT32 dims: [ -1 ] }, { name: "top_k" data_type: TYPE_UINT32 dims: [ 1 ] optional: true }, { name: "top_p" data_type: TYPE_FP32 ...
TYPE_STRING DT_STRING STRING BYTES dtype(object) TYPE_BF16 kBF16 BF16 For TensorRT each value is in the nvinfer1::DataType namespace. For example, nvinfer1::DataType::kFLOAT is the 32-bit floating-point datatype. For TensorFlow each value is in the tensorflow...