而在GPU服务中,当模型训练者直接将Pytorch或tensorflow的模型直接写到服务的请求体后,随后采用gunicorn 或kserve 设置多个workers 作并发时,则服务中的模型使用的显存也会成多倍的复制,造成GPU显存的OOM;所以当我们做并发改造时,需要先将服务中的GPU推理部分与其他CPU处理分离,而Tritonserver是一个很好
Triton启动日志如下,每个模型在cpu下启动了一个实例 I0328 06:51:17.795794 1 :615] TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize: string_batch (CPU device 0) I0328 06:51:17.897220 1 :615] TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize: string (CPU device 0) 1. 2. 默认的每个gpu分配一个执行实例的效果等同于在confi...
Triton推理服务器是NVIDIA AI平台的一部分,通过使团队能够从任何基于GPU或CPU的基础架构上的任何框架部署、运行和扩展训练有素的AI模型,简化了AI推理。它为AI研究人员和数据科学家提供了为其项目选择正确框架的自由,而不会影响生产部署。它还帮助开发人员跨云、本地、边缘和嵌入式设备提供高性能推理。 What Is NVIDIA...
Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案,因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点,是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。 Tritonserver的部署是以模型仓库(Model Repository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件...
大概就是这么个意思,简单的推理demo,需要高性能和高吞吐的时候就得好好设计一番了,除了推理框架,前后处理代码也要快,显卡利用率也要打满,cpu也不能浪费;另外,输入是否也可以做点优化,比如组batch啥的,这个时候需要考虑的东西就多了。 所以推理框架(libtorch)外一般还会包一层服务框架(triton)。 服务框架啥的,其...
Triton Inference Server是NVIDIA推出的一个高性能、可扩展的AI推理服务器。它支持多种模型格式,包括TensorRT、ONNX、PyTorch等,并且支持多种硬件平台,包括GPU、CPU等。通过Triton Inference Server,我们可以将多个AI模型组合成一个推理流水线,实现高效、可扩展的AI推理。 在部署Triton Inference Server时,我们需要进行以下...
1. 模型部署的核心挑战 学习资源代找 wwit1024 性能与延迟优化:如何在高并发场景下保证推理速度 资源利用率:CPU/GPU混合部署的调度策略 版本管理与回滚:模型迭代时的无缝切换方案 2. 主流部署方案对比 云端部署:AWS SageMaker、阿里云PAI等平台的适用场景...
技术选型:模型使用ChatGLM3-6B,经测试,此模型在纯CPU,16G内存的机器上也能正常运行。ChatGLM3-6B模型支持输出,用作故事创作机器人再合适不过并且,使用 IPEX-LLM (Intel® LLM Library for PyTorch) 降低模型精度,加速推理。硬件环境:使用32G内存的阿里云第八代Intel CPU实例) 阿里云八代实例(g8i)采用Intel X ...
当资源配置中有GPU资源时,默认使用GPU进行模型推理,否则默认使用CPU。您也可以通过配置instance_group参数,来显式指定模型推理使用的资源,配置格式如下: instance_group [ { kind: KIND_GPU } ] 其中kind可配置为KIND_GPU或KIND_CPU。 version_policy