NVIDIA Triton系列08-用户端其他特性

最新推荐文章于 2025-06-04 09:18:52 发布
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NVIDIA Triton系列08-用户端其他特性

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前面文章用 Triton 开源项目提供的 image_client.py 用户端作示范，在这个范例代码里调用大部分 Triton 用户端函数，并使用多种参数来配置执行的功能，本文内容就是简单剖析 image_client.py 的代码，为读者提供撰写 Triton 用户端的流程。

指定通信协议

为了满足大部分网路环境的用户端请求，Triton 在服务器与用户端之间提供 HTTP 与 gRPC 两种通信协议，如下架构图所示：

img

当我们启动 Triton 服务器之后，最后状态会停留在如下截屏的地方：

img

显示的信息表示，系统提供 8001 端口给 gRPC 协议使用、提供 8000 端口给 HTTP 协议使用。此时服务器处于接收用户端请求的状态，因此“指定通信协议”是执行 Triton 用户端的第一个工作。

这个范例支持两种通信协议，一开始先导入

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Triton 模型推理使用案例、tritonclient https，grpc访问；导出onnx指定输入维度可变dynamic_axes
weixin_42357472的博客
07-14 3645
参考：https://www.cnblogs.com/infgrad/p/16283130.html https://www.bilibili.com/video/BV1ET411G7zV参考：https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/quickstart.md **我测试安装的是nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.09-py3 首先可以看到densenet_onnx的config.pbtxt
NVIDIA Triton系列02-功能与架构简介
dejahu的博客
06-16 1626
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、
tritonserver学习之九：tritonserver grpc异步模式
liupenglove的专栏
03-11 3257
gRPC的异步模式允许服务器同时处理多个客户端请求，而不会因等待某个请求的响应而阻塞其他请求的处理。这使得TritonServer能够充分利用系统资源，提高并发性能，从而能够更高效地处理大量的模型推理请求。：在异步模式下，服务器不会为每个请求创建单独的线程或进程，而是将请求放入队列中，并通过事件循环机制来处理这些请求。这减少了系统资源的开销，使得TritonServer能够在有限的资源下处理更多的请求。
Triton推理服务器中的协议与API详解
最新发布
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06-04 306
Triton推理服务器中的协议与API详解 server 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/server117/server 概述 ...
深度学习部署神器——triton inference server入门教程指北
老潘的博客
10-19 6125
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定**，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。 > 本系列讲解的版本也是基于22.06。
TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署+client
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sgyuanshi的博客
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前言 先介绍TensorRT、Triton的关系和区别： TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。 主要优化手段如下： Triton：类似于TensorFlow Serving，但triton包括server和client。 triton serving能够实现不同模型的统一部署和服务，提供http和grpc协
NVIDIA Triton系列01-应用概论
dejahu的博客
06-15 1235
NVIDIA 的 Triton 推理服务器是一款开源软件，对于所有推理模式都可以简化在任一框架中以及任何 GPU 或 CPU 上的运行方式，从而在生产环境中使用推理计算，并且支持多模型 ensemble，以及 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等多种深度学习模型框架，可以很好的支持多模型联合推理的场景，构建起视频、图片、语音、文本整个推理服务过程，大大降低多个模型服务的开发和维护成本。大大提高了用户的体验，并且服务器的数量减少了多达 78%，极大降低了服务的成本。
NVIDIA Triton系列09-为服务器添加模型
dejahu的博客
08-08 1164
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。
NVIDIA Triton系列12-模型与调度器2
dejahu的博客
08-11 620
(2) 模型 classification_model 的输入为 preprocessed_image，表示这个模型的工作是在 image_preprocess_model 之后的任务，执行的推理输出为 CLASSIFICATION；由于集成模型将继承所涉及模型的特性，因此在请求起点的元数据（本例为“IMAGE”）必须符合集成中的模型，如果其中一个模型是有状态模型，那么集成模型的推理请求应该包含有状态模型中提到的信息，这些信息将由调度器提供给有状态模型。将新收集的张量映射到集合中模型的输入。
Triton部署Torch和Onnx模型，集成数据预处理
夏目的博客
06-29 1万+
使用Triton Inference Server对torch模型和onnx模型进行简单部署，并将数据预处理集成在triton中
基于LMDeploy部署大模型和量化
分享技术干货和灵感、推荐新书和好玩的项目、分享Java面试题
02-29 1565
LMDeploy 是LLM在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务。核心功能-量化核心功能-推理引擎TurboMind核心功能-推理服务。
tritonserver学习之八：redis_caches实践
liupenglove的专栏
02-27 1289
triton redis_cache实践
3.python3 使用tritonclient
天启的博客
08-25 3284
根据我的测试，grpc方式调用triton的性能远远高于http方式，在极端情况下甚至可以达到十倍的性能差距，因此如果没有特殊需要，我不建议使用http方式调用。如果报如下错误ModuleNotFoundError: No module named 'tritonclient'，则使用。triton python client的安装非常简单，使用如下方式即可，如果你只使用http或grpc方式调用，可以将。这样可以确保你的依赖被安装到你使用的python环境中。
通用大模型应用研究五：model services
yunxinan的专栏
04-20 1066
大模型部署
triton 部署yolov5模型
what_wrong的博客
02-09 1196
triton 部署yolov5模型
深度学习模型部署-triton
张伟的专栏
12-07 2136
链接：https://www.zhihu.com/question/517971355/answer/2721126560老潘用triton有两年多了，一直想写个教程给大家。顺便自己学习学习，拖了又拖，趁着这次换版本的机会，终于有机会了写了。triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解重点是结合实际
Triton Inference Server 快速上手指南（2.40版本 预计12月写完）
qq_38032876的博客
11-10 1万+
文章目录1.介绍2.server端部署流程2.1安装2.2运行2.3验证3.client端部署流程3.1安装3.2运行3.3验证 1.介绍 公司项目中需要做AI云平台的部署，一开始尝试Paddle serving做云端部署，发现很不稳定，QPS也比较低，准备换英伟达平台尝试一下，这篇旨在上手使用，更多需求请查看官方文档： https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html 推荐上手项目
triton 版本与项目中的其他依赖库的兼容关系是
03-19
### 关于Triton版本与其他依赖库的兼容性 Triton Inference Server 是 NVIDIA 提供的一个高性能推理服务框架，支持多种深度学习框架和模型格式。其版本更新通常伴随着对新特性的引入和支持更多类型的模型，同时也涉及底层依赖库的变化。因此，在实际应用中，了解不同版本的 Triton 和其他依赖库之间的兼容性关系非常重要。 #### 1. **Triton 的主要依赖** Triton 主要依赖以下几个方面的组件： - CUDA 和 cuDNN：用于 GPU 加速计算的支持。 - Python 库：如 NumPy、TensorFlow、PyTorch 等，具体取决于所使用的模型类型。 - 容器化环境：通常是基于 Docker 镜像构建的服务容器。 以下是部分常见版本及其对应的依赖： | **Triton 版本** | **CUDA 版本** | **cuDNN 版本** | **Python 版本** | **TensorFlow 支持** | **PyTorch 支持** | |------------------|---------------|----------------|-----------------|---------------------|-------------------| | 2.20 | 11.8 | 8.7 | 3.9, 3.10 | 2.12 | 1.13 | | 2.19 | 11.7 | 8.6 | 3.8, 3.9 | 2.11 | 1.12 | | 2.18 | 11.6 | 8.5 | 3.7, 3.8 | 2.10 | 1.11 | 上述表格仅作为一个示例展示，具体的兼容性信息可以通过官方文档或发布说明获取[^1]。 #### 2. **如何验证兼容性** 为了确保 Triton 及其依赖库能够正常工作，可以采取以下措施： - 使用官方推荐的 Docker 镜像，这些镜像已经预配置了经过测试的依赖组合。 - 如果需要定制化的依赖设置，则应通过详细的单元测试和集成测试来验证功能完整性。 - 对于特定硬件平台（例如华为云），还需要考虑额外的兼容性因素，比如操作系统版本和驱动程序匹配情况[^4]。 #### 3. **影响性能的关键参数** 当部署复杂的大规模语言模型 (LLM) 或其他高负载任务时，某些初始化阶段的操作可能会显著延长整体启动时间。例如，“warm-up”过程期间 Triton 不会对外提供服务，这可能导致用户体验下降[^2]。因此，在设计生产环境中应当充分考虑到这一点，并合理调整相关超参以优化加载效率。 ```python import tritonclient.grpc as grpc_client # 创建客户端连接到远程Triton服务器 triton_client = grpc_client.InferenceServerClient(url="localhost:8001") # 查询当前运行状态 is_server_live = triton_client.is_server_live() print(f"Triton server is live? {is_server_live}") ``` 以上代码片段展示了如何利用 Python SDK 来检测远端 Triton 实例的状态。 ---
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