docker run ...<省略其他 Docker 配置参数> nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.03.1-py3 tritonserver # 最后的 tritonserver 二进制文件后面的参数如下表: 参数列表: log-verbose: 设置日志等级(0 则不开启, >= 1 则开启) 例子: --log-verbose=1 log-info: 是否开启 Info 等级的日志(0 则不开启, >...
理由很简单,因为 pytorch 的依赖,当前的 docker 里没有。 git clone https://github.com/triton-inference-server/server git checkout r21.10 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 docker run --gpus=all --network=host --shm-size=2g -v/home/percent1/triton-build:/code -it nvcr.io/...
3 拉取 nvidia 官方 tritonserver docker 镜像 xx.yy-py3 是支持 Tensorflow, PyTorch, TensorRT, ONNX and OpenVINO models 的版本 NVIDIA 官方镜像集合:https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver/tags 使用docker 拉取镜像,如当前的最新版本 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:...
docker run --gpus=1 --rm --net=host -v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3 tritonserver --model-repository=/models # 第三步,发送 # In a separate console, launch the image_client example from the NGC Triton SDK container docker run -it --rm --net...
在docker run启动命名中指定–gpus参数,将gpu设备添加到容器中,all代表将所有gpu设备都添加进去 docker run --gpus=all \ --rm -p18999:8000 -p18998:8001 -p18997:8002 \ -v /home/model_repository/:/models \ nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3 \ ...
docker build -ttriton_server:v1 . 使用Triton Inference Server部署一个线性模型 本节实践使用Triton Inference Server部署一个线性模型成为一个API服务,包含PyTorch线性模型训练,Triton模型仓库构建,模型推理配置构建,服务端代码构建,服务端启动,客户端服务调用这六个步骤。
model-analyzer profile \--model-repository<path-to-examples-quick-start>\--profile-models add_sub--triton-launch-mode=docker \--output-model-repository-path<path-to-output-model-repo>/\--export-path profile_results 也可以将这些参数都配在一个yaml文件里,直接指定配置文件拉起更方便: 代码语言:jav...
NGC可以理解是NV的一个官方软件仓库，里面有好多编译好的软件、docker镜像等。我们要注册NGC并生成相应的api key，这个api key用于在docker上登录ngc并下载里面的镜像。注册申请流程可以参考 官方教程 命令行界面输入 然后输入用户名和你上一步生成的key，用户名就是$oauthtoken，不要忘记$符号，不要使用...
docker run --rm -p18999:8000 -p18998:8001 -p18997:8002 \ -v /home/model_repository/:/models \ nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3 \ tritonserver \ --model-repository=/models \ --model-control-mode poll \ --repository-poll-secs=10 ...
docker="nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.03-py3 --ipc=host -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002" This was modified to: docker="nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.03-py3 --ipc=host" This appears to have solved the errors regarding port bindings error which caused the job monitoring to fa...