NVIDIA Triton系列05-安装服务器软件

最新推荐文章于 2025-05-01 00:15:09 发布
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分类专栏： NVIDIA Triton 文章标签： Triton nvidia
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NVIDIA Triton系列05-安装服务器软件

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问答：(10 封私信 / 72 条消息) 肆十二 - 知乎 (zhihu.com)

在前一篇文章已经带着读者创建一个 Triton 的推理模型仓，现在只要安装好服务器端与用户端软件，就能进行基本的测试与体验。

为了简化过程，我们使用 NVIDIA Jetson AGX Orin 设备进行示范，所有步骤都能适用于各种基于 NVIDIA Jetson 智能芯片的边缘设备上，也适用于大部分装载 Ubuntu 18 以上操作系统的 x86 设备上

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tritonserver安装步骤，使用docker安装目标识别，并使用tritonserver作为推理服务端进行目标检测服务
pvmsmfchcs的博客
11-30 195
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/Deaohst/article/details/128789824?看一下客户端运行i情况：是名称后是带了sdk，其中可能提示没有找到onnx模型，是因为没有运行上面fetch_models.sh这个脚本下载模型的原因。2，运行tritonserver docker，注意这里需要替换为自己的本地拉去的docker，可以使用。运行成功，这个模型都是用fetch_models.sh这个脚本下载下来的。
triton环境安装
youzjuer的博客
04-09 2004
基于centos7安装，曾经尝试了ubuntu16.04安装nvidia的驱动，发现非常麻烦，不推荐，推荐centos7安装，直接命令行就可以安装，相关教程可参考之间发布的博客。
NVIDIA Triton系列06-安装用户端软件
dejahu的博客
08-06 1235
Triton 开发团队为使用者提供编译好的可执行文件，包括 Ubuntu 20.04、Jetpack 与 Windows 平台，可以在https://github.com/triton-inference-server/server/releases/ 上获取，每个版本都会提供对应。有兴趣者，请自行参考前面下载的开源仓里的 docs/customization_guide/build.md文件，有关于 Ubuntu 20.04、Jetpack 与 Windows 等各种平台的编译细节。
NVIDIA之Triton Inference Server环境部署安装
ZONGXP的博客
09-27 1万+
0 背景 Triton是什么？Triton是 NVIDIA 推出的 Inference Server，专门做 AI 模型的部署服务。客户端可以同伙HTTP/REST或gRPC的方式来请求服务，特性包括以下方面： 支持多种框架，例如 Tensorflow、TensoRT、Pytorch、ONNX甚至自定义框架后端； 支持 GPU 和 CPU 方式运行，能最大化利用硬件资源； 容器化部署，集成 k8s，可以方便的进行编排和扩展； 支持并发模型，支持多种模型或同一模型的不同实例在同一GPU上运行 支持
Windows 安装 Triton 的工作记录
最新发布
love530love的博客
05-01 709
工作记录在 Windows 系统中安装 Triton 时，直接使用可能会遇到问题，因为 Triton 主要支持 Linux 系统。
英伟达triton---简介与安装
热门推荐
南沙的星星
09-02 1万+
1，简介 NVIDIA Triton推理服务器（NVIDIA Triton Inference Server），此前称为TensorRT推理服务器（TensorRT Inference Server），现可通过NVIDIA NGC或GitHub访问。 NVIDIA Triton推理服务器能够帮助开发人员和IT/DevOps轻松地在云端、本地数据中心或边缘部署高性能推理服务器。该服务器通过HTTP/REST或GRPC端点提供推理服务，允许客户端请求对服务器管理的任何模型进行推理。 开发人员和AI公司可以使用N
Triton全方位指南---从安装到上线（一）安装部署
handsofgod的博客
12-02 3897
NVIDIA开源的商用级别的后端算法服务框架Triton Inference Server是一款开源的推理服务框架，它的核心库基于C++编写的，旨在在生产环境中提供快速且可扩展的AI推理能力，具有以下优势支持多种深度学习框架：包括PyTorch，Tensorflow，TensorRT，ONNX，OpenVINO等产出的模型文件至此多种机器学习框架：支持对树模型的部署，包括XGBoost，LightGBM等支持多种协议：支持HTTP，GRPC协议。
NVIDIA Triton Inference Server 安装与配置指南
gitblog_00564的博客
04-11 985
NVIDIA Triton Inference Server 安装与配置指南 1. 项目基础介绍 NVIDIA Triton Inference Server 是一个开源的推理服务软件，它能够简化人工智能模型的推理过程。该服务器支持从多种深度学习和机器学习框架中部署任何AI模型，包括 TensorRT、TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、Python、RAPIDS F...
NVIDIA Triton系列09-为服务器添加模型
dejahu的博客
08-08 1179
输出节点的张量尺度（如“dims: [ 1001 ]”），表示模型生成的输出张量的形状，并由 Triton 服务器响应推断请求返回。这里的可以是任何字符串、则对应到输入或输出顺序的整数，例如模型有两个输入节点与两个输出节点时，可以用“INPUT_0”与“INPUT_1”代表两个输入节点、用“OUTPUT_0”与“OUTPUT_1”代表两个输出节点。输入的名称映射到该特定张量的字符串“key”值，例如“A”或“B”，其中输入“A”是指对应于 tensor1 的值、“B”是指对应于 tensor2 的值。
triton-2.0.0-cp310-cp310-win-amd64.whl
04-08
安装完成后，用户需要按照官方文档配置和启动Triton服务器，并部署他们的模型。Triton提供了REST API和gRPC接口供客户端应用程序与之交互，可以无缝集成到现有的服务架构中。 总而言之，"triton-2.0.0-cp310-cp310-...
NVIDIA Triton系列02-功能与架构简介
dejahu的博客
06-16 1657
Triton 的后端就是执行模型的封装代码，每种支持的框架都有一个对应的后端作为支持，例如 tensorrt_backend 就是支持 TensorRT 模型推理所封装的后端、openvino_backend 就是支持 openvine 模型推理所封装的后端，目前在 Triton 开源项目里已经提供大约 15 种后端，技术人员可以根据开发无限扩充。**：****存放 Triton 服务器所要使用的模型文件与配置文件的存储设备，可以是本地服务器的文件系统，也可以使用 Google、
Windows上安装Triton
u014288878的博客
12-01 4658
关于在Windows上安装Triton，可以使用这个.whl文件（必须python3.10）然鹅安装后还是有问题。
Windows下安装triton
一点回忆
02-11 1780
指南：Triton Inference Server
01-24 4651
关于triton inference server的详细记录，涉及安装，服务部署，优化。通过例子一步一步搭建一个可实际使用的服务。
Triton推理服务器在阿里云机器学习PAI-EAS公测啦！！!
科技很有意思
07-19 1278
引言 近些年来，随着GPU等计算设备算力的飞速提升，对算力要求较高的深度学习模型逐步开始在网购、医疗、音视频领域有了越来越广泛的应用。如何结合深度学习框架，用好高算力的GPU设备，是我们在AI基础建设中遇到的一个至关重要的问题。英伟达公司从硬件厂商的角度出发推出了Trition推理服务器，阿里云PAI平台从云原生服务角度出发，推出了PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，目的都是为了更好地帮助用户更好更方便地部署深度学习，提供优质的在线预测服务。 首先我们来了解一下Triton和EAS具体是什么，以及我们
【亲测免费】 Triton 语言和编译器安装与配置指南
gitblog_07884的博客
09-13 1252
Triton 语言和编译器安装与配置指南 1. 项目基础介绍和主要编程语言 项目介绍 Triton 是一个开源的语言和编译器项目，旨在为编写高效的深度学习原语提供一个开放的环境。Triton 的目标是提供比 CUDA 更高的生产力，同时比现有的其他领域特定语言（DSL）更具灵活性。Triton 的核心是一个中间语言和编译器，用于分块神经网络计算。 主要编程语言 Triton 主要使用 Python...
【亲测免费】 Triton for Windows 安装与配置指南
gitblog_01099的博客
04-03 908
Triton for Windows 安装与配置指南 1. 项目基础介绍 Triton 是一个开源项目，旨在为 AI 模型提供高效的编译优化。该项目支持在 Windows 操作系统上运行，使得在非自由平台上也能享受开源软件的便利。Triton 主要使用 C++ 进行开发，并且与 Python 深度集成，以提供易用的接口。 2. 项目使用的关键技术和框架 C++: 作为项目的主要编程语言，C++ ...
window平台安装 triton
qyhua的专栏
03-05 1万+
由于时间问题，直接找了一个已经处理好支持win10的包使用。从项目主页可以看到只兼容linux平台。在win10 下安装 triton。
python模块triton安装教程
2401_85863780的博客
10-24 7682
Triton是一个用于高性能计算的开源库，特别适用于深度学习和科学计算。通过预编译的 whl 文件安装Triton可以简化安装过程，尤其是在编译时可能会遇到依赖问题的情况下。
NVIDIA Triton/TensorRT
04-28
<think>好的，我现在需要帮助用户了解NVIDIA Triton或TensorRT的使用指南、集成方法及性能优化。首先，我要先理清楚这两个工具的基本概念和它们的主要用途，以便能够准确回答用户的问题。 根据用户提供的引用内容，尤其是引用[2]和[3]，TensorRT是NVIDIA的一个用于GPU推理优化的库，能够加速深度学习模型的推理性能，支持多种训练框架如TensorFlow、PyTorch等。而Triton Inference Server（现在更名为NVIDIA Triton）是一个推理服务化平台，支持多种框架和硬件，提供高并发、低延迟的推理服务。用户可能想了解如何将这两个工具结合使用，或者单独使用它们的方法和优化技巧。 接下来需要分步骤解答。首先，使用指南方面，TensorRT的安装和基本流程可能需要说明。用户提供的引用[3]提到了安装建议，比如在目标设备上本地构建engine，或者使用跨平台工具链，版本统一的重要性。这里需要强调版本匹配，比如CUDA、cuDNN与TensorRT版本的兼容性，以及使用trtexec工具进行模型转换和优化。 然后是集成方法。引用[5]提到了BufferManager类的构建和显存复用的实践，这可能涉及到如何在代码中高效管理资源。对于TensorRT，集成通常包括将训练好的模型转换为TensorRT的engine文件，然后在应用中使用这个engine进行推理。对于Triton，集成可能涉及模型仓库的配置、客户端的请求发送等。需要分步骤说明如何将模型部署到Triton，并配置不同的参数。 性能优化方面，引用[4]提供了具体的数据，例如使用FP16或INT8量化带来的性能提升，以及动态shape的支持情况。需要总结这些优化策略，并结合引用中的建议，如控制输入维度、使用动态profile、平衡batch size和显存占用等。此外，Triton的优化可能包括模型并发、动态批处理、使用多种后端等。 用户可能的问题还包括常见错误处理，比如引用[3]提到的Jetson OOM、Android crash等，需要简要说明排查方法。同时，用户可能需要知道如何选择TensorRT和Triton的使用场景，例如何时单独使用TensorRT，何时结合Triton进行服务化部署。 需要注意的是，回答结构要清晰，分点说明使用指南、集成方法、性能优化等部分，每个部分下再细分具体步骤或策略。同时，引用中的信息需要自然地融入回答中，例如在提到FP16优化时引用[4]的数据，或者在版本管理时引用[3]的建议。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能的后续疑问，如如何量化模型到INT8，如何配置Triton的并发，或者如何处理特定错误等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的各个方面，帮助用户深入探索。</think>### NVIDIA TensorRT 与 Triton 使用指南及优化策略 #### 一、TensorRT 使用指南 1. **安装与环境配置** - 版本匹配：TensorRT 需与 CUDA、cuDNN 版本严格对应（如 TensorRT 8.6 + CUDA 11.8）[^3]。 - 安装方式：推荐通过 NVIDIA 官方仓库或 JetPack（嵌入式平台）安装，避免手动编译依赖问题[^3]。 - 工具链验证：使用 `trtexec` 工具测试环境是否正常（如 `trtexec --onnx=model.onnx` 生成 engine 文件）[^4]。 2. **模型转换与优化流程** - **步骤 1**：将训练框架模型（PyTorch/TensorFlow）导出为 ONNX 格式，需控制 `opset_version`（推荐 11/13/17）[^3]。 - **步骤 2**：通过 TensorRT 构建引擎（engine）： ```python import tensorrt as trt builder = trt.Builder(logger) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, logger) with open("model.onnx", "rb") as f: parser.parse(f.read()) config = builder.create_builder_config() config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用 FP16 优化 engine = builder.build_engine(network, config) ``` - **步骤 3**：序列化引擎并保存（`.plan` 或 `.engine` 格式），支持跨平台部署[^3]。 #### 二、Triton 推理服务器集成 1. **模型仓库配置** - 目录结构： ``` model_repository/ └── resnet50 ├── config.pbtxt # 模型配置 └── 1 └── model.plan # TensorRT engine ``` - **关键配置参数**（`config.pbtxt`）： ```text platform: "tensorrt_plan" max_batch_size: 8 input [{ name: "input", data_type: TYPE_FP32, dims: [3,224,224] }] output [{ name: "output", data_type: TYPE_FP32, dims: [1000] }] dynamic_batching { preferred_batch_size: [4,8] } # 启用动态批处理 ``` 2. **客户端请求示例（Python）** ```python import tritonclient.http as httpclient client = httpclient.InferenceServerClient(url="localhost:8000") inputs = [httpclient.InferInput("input", (1,3,224,224), "FP32")] inputs[0].set_data_from_numpy(image_np) result = client.infer(model_name="resnet50", inputs=inputs) ``` #### 三、性能优化策略 1. **TensorRT 层融合与量化** - **FP16/INT8 加速**：通过 `BuilderFlag` 启用，INT8 需校准集生成量化表[^4]。 - **Layer Fusion**：自动合并卷积、激活层，性能提升 15-35%[^4]。 - **动态 Profile**：支持可变输入尺寸，显存占用下降 30%[^4]。 2. **Triton 并发与资源管理** - **动态批处理**：配置 `preferred_batch_size` 平衡吞吐与延迟。 - **模型并行**：多 GPU 分片（`instance_group`）提升并发能力。 - **显存复用**：使用 `BufferManager` 类管理显存，避免频繁分配[^5]。 3. **部署调优检查清单** - ✅ Engine 输入维度是否覆盖实际场景？ - ✅ TensorRT 版本是否与目标平台一致？ - ✅ 是否启用 FP16/INT8 和动态 Profile？ - ✅ Batch Size 是否与显存峰值平衡？[^3][^5] #### 四、典型场景性能对比（T4 GPU）[^4] | 模型 | 配置 | 推理时间 | 显存占用 | 吞吐量提升 | |------------|---------------------|----------|----------|------------| | ResNet50 | FP32 → FP16 | 6.1 ms | 420 MB | 2.1x | | YOLOv8 | FP32 → INT8 | 21.3 ms | 540 MB | 3.5x | | BERT | 动态 Batch + FP16 | - | - | 4x | ---
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