Tritonserver 有auto-generate-config功能,关于模型的输入(inputs)、输出(outputs)和最大batch(max_batch_size)等可以根据对模型的分析自动生成,对onnx, tensorrt, tf saved model等带模型结构的模型极为方便,最简便的config.pbtxt可以只定义模型的name和backend,例如针对上述模型: # config.pbtxt name: "my_model_...
在这个config.pbtxt中,输入x的维度是[batch, 3]的矩阵,输出y的维度是[batch, 1],其中batch最大是4,即一次推理最多接收4条样本。当max_batch_size大于0时,max_batch_size和dims一起决定输出和输出的维度,max_batch_size会作为第一维,dims代表从第二维开始每个维度的尺寸,当max_batch_size等于0时,dims就是实...
backend: 指定模型使用的后端框架,如TensorRT、TensorFlow、PyTorch等。 max_batch_size: 指定模型支持的最大批量大小。设置为0表示不限制批量大小。 input 和output: 分别指定模型的输入和输出。每个输入/输出项都需要指定名称、数据类型和维度。 四、如何配置 选择合适的后端框架:根据模型的来源和实际需求选择合适的后...
preferred_batch_size:期望达到的batch_size,可以指定一个数值,也可以是一个包含多个值的数组,本例代表期望组合成大小为4或者8的batch_size,尽可能的将batch_size组为指定的值,batch_size不能超过max_batch_size max_queue_delay_microseconds:组合batch的最大时间限制,单位为微秒,本例代表组合batch最长时间为100微秒...
parameters { key: "execution_mode" value: { string_value: "0" } } parameters { key: "intra_op_thread_count" value: { string_value: "4" } } parameters { key: "inter_op_thread_count" value: { string_value: "4" } } max_batch_size: 25 ...
Tritonserver 有auto-generate-config功能,关于模型的输入(inputs)、输出(outputs)和最大batch(max_batch_size)等可以根据对模型的分析自动生成,对onnx, tensorrt, tf saved model等带模型结构的模型极为方便,最简便的config.pbtxt可以只定义模型的name和backend,例如针对上述模型: ...
max_batch_size:一个批次下的最大大小,4代表一次请求最大推理4条样本 input:模型的输入信息,array格式,其中每个输入是一个json格式 input-name:一个输入的名称,该名称自定义,但是在服务端代码必须和其保持一致 input-data_type:一个输入的数据类型,本例中采用32位浮点 ...
max_batch_size 是 用于指定模型请求批处理的最大数量,若不开启批处理功能,则将该项设置为0。 input 是 用于指定以下属性: name:输入数据的名称。 data_type:数据类型。 dims:维度。 output 是 用于指定以下属性: name:输入数据的名称。 data_type:数据类型。
platform:"tensorrt_plan"max_batch_size:8input[{name:"input0"data_type:TYPE_FP32dims:[16]},{name:"input1"data_type:TYPE_FP32dims:[16]}]output[{name:"output0"data_type:TYPE_FP32dims:[16]}] Name, Platform and Backend# The model configurationnameproperty is ...
max_batch_size:將批次大小設定為大於或等於 1 的值,表示 Triton 應與模型搭配使用的最大批次大小。 如需設定 的詳細資訊config.pbtxt,請參閱 Triton 的 GitHub 儲存庫。Triton 提供了幾種用於調整模型行為的組態。一些最常見及最重要的組態選項包括: instance_groups:執行個體群組有助於指定特定模型的數量與位置...