TRITONBACKEND_ModelInstanceExecute: 执行模型。 剩下的三个TRITONBACKEND_ModelFinalize、TRITONBACKEND_ModelInstanceFinalize和TRITONBACKEND_Finalize负责清理工作,不需要关注。 重点是TRITONBACKEND_ModelInstanceExecute,其成员变量ModelState、ModelInstanceState负责实际的模型执行,其具有两方面作用: 维护状态 ModelState: 维护...
ModelState:依附于TRITONBACKEND_Model对象实例的状态信息,维护Model和ModelInstance相关的属性,如模型名称,输入输出信息等;成员方法LoadModel,负责将模型文件加载到TritonBackend中。ModelInstatnceState:维护TRITONBACKEND_ModelInstance对象实例的状态信息。(pytorch backend)实现了三个成员方法: SetInputTensors:准备模型推理...
这里triton指的是triton inference server而不是OpenAI的triton,注意区分 本篇也算是triton系列第二篇,接下里会借着triton这个库,一起讨论下什么是推理、什么是推理引擎、推理框架、服务框架等等一些概念,以及平常做部署,实际中到底会做些什么。同时也会借着triton的特性讲述下triton对我们的推理pipeline有多少加速作用bla...
Python 后端的目标是让您能够用 Python为 Triton Inference Server 编写模型服务,而无需编写任何 C++ 代码。 用法 为了使用 Python Backend,您需要创建一个具有类似于以下结构的 Python 文件: importtriton_python_backend_utilsaspb_utilsclassTritonPythonModel:@staticmethoddefauto_complete_config(auto_complete_model_c...
A Tritonbackendis the implementation that executes a model. A backend can be a wrapper around a deep-learning framework, like PyTorch, TensorFlow, TensorRT or ONNX Runtime. Or a backend can be custom C/C++ logic performing any operation (for example, image pre-processing). ...
TRITONBACKEND_ModelInstanceExecute 这个API 的输入是 “模型实例” 和 “请求”,这里从 “模型实例” 中取出 ModelInstanceState,然后调用处理请求的方法即可。 实现细节 模型配置文件检验 在Pytorch 的实现中,将模型配置文件的检验放到了 “模型实例” 初始化的时候,因为它设计了一些 “模型实例” 相关的状态,并且...
框架和Backend统一交互 确保excute的调用是独立安全的 Triton框架和Backend解耦,各个后端可以独立编译 2.1.1 AI 推理入门必看|Triton Backend 详解课程一 P9 - 16:47分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
不支持的深度学习框架 当前不知的一些操作或模块 前/后处理 ### 如何实现 05:49 12:42 15:17 ### 为什么这么设计 框架和Backend统一交互 确保excute的调用是独立安全的 Triton框架和Backend解耦,各个后端可以独立编译 16:48...
The Triton backend for Python. The goal of Python backend is to let you serve models written in Python by Triton Inference Server without having to write any C++ code. User Documentation Quick Start Run the Triton Inference Server container. ...
指定使用的backend,当进行mslite模型推理时,必须指定为mslite 2.2 max_batch_size 大于等于0的数。当max_batch_size=0时,代表模型不支持多request组batch;当max_batch_size>0时,代表模型支持多request组batch,并且模型支持的最大组batch数为max_batch_size。