NVIDIA Triton系列03-开发资源说明

NVIDIA Triton系列03-开发资源说明

大部分要学习 Triton 推理服务器的入门者,都会被搜索引擎或网上文章引导至官方的 https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server 处(如下截图),然后从 “Get Started” 直接安装服务器与用户端软件、创建基础的模型仓、执行一些最基本的范例。

img

这条路径虽然能在很短时间内跑起 Triton 的应用,但在未掌握整个应用架构之前便贸然执行,反倒容易让初学者陷入迷失的状态,因此建议初学者最好先对 Triton 项目有比较更完整的了解之后,再执行前面的 “Get Started” 就会更容易掌握项目的精髓。

要获得比较完整的 Triton 技术资料,就得到项目开源仓里去寻找。与 NVIDIA 其他放在 https://github.com/NVIDIA 或 https://github.com/NVIDIA-

针对如何在京东的业务场景中利用NVIDIA Triton优化深度学习模型的推理性能并实现高效资源管理的问题,可以参考《京东Triton实践:深度学习推理优化与部署》这本书籍。京东通过使用NVIDIA Triton推理服务器来应对多模型管理、资源利用率低和烟囱式开发模式所带来的挑战。 参考资源链接:[京东Triton实践:深度学习推理优化与部署](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7unwyyjojf) 首先,Triton支持多种深度学习框架和硬件加速器,允许企业统一模型接口和部署流程,从而简化模型管理和提高工程效率。在部署深度学习模型时,Triton可以对模型进行自动调度,根据实际需求动态分配资源,同时支持多运行时联合推理,提高了推理性能和资源利用率。 为了实现高效资源管理,Triton提供了资源池化和调度功能,可以基于模型负载自动调整资源分配,优化硬件利用率。此外,Triton还提供了丰富的监控工具,帮助开发者实时了解模型的运行状态和性能指标,及时进行调整和优化。 在京东的实际应用中,Triton经历了从简单应用到成熟解决方案的三个阶段。从最初支持CPU推理,到后来引入流程编排和API适配,再到支持多种协议和增加监控、自动化部署功能,Triton不断演进以满足不断增长的业务需求。京东还通过构建Triton++和ServAPI等中间件,进一步提高了业务层与推理服务的集成效率。 结合京东的实践,利用Triton进行深度学习推理服务的优化和部署,不仅可以提高模型的推理性能,还能提升整个业务系统的资源管理效率和可维护性。如果希望深入了解Triton的更多细节和高级用法,推荐阅读《京东Triton实践:深度学习推理优化与部署》,该书详尽地介绍了Triton的特性以及京东在不同阶段的应用案例和解决方案。 参考资源链接:[京东Triton实践:深度学习推理优化与部署](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7unwyyjojf)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

肆十二

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值