NVIDIA Triton系列09-为服务器添加模型

最新推荐文章于 2025-06-04 09:18:24 发布
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NVIDIA Triton系列09-为服务器添加模型

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前面已经用 https://github.com/triton-inference-server/server/doc/examples 开源仓的范例资源，创建一个最基础的模型仓以便执行一些基础的用户端范例，现在就要带着读者为模型仓添加新的模型。

在“创建模型仓”的文章里讲解过，Triton 模型仓使用目录结构与相关文件来形成一个模型的基础要素，如下所列：

img

上面的目录结构与模型文件是最基本的材料，处理起来是很容易的，比较复杂的部分是配置文件 config.pbtxt 的内容，里面提供 Triton 服务器用来管理模型执行特性的各项参数，这些设置的内容主要分为静态的基础（minimal）设置项与动态的优化（optimization）设置两大部分，本文内容先针对基础配置项的部分进行说明。

为了说明这些配置内容

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NVIDIA Triton系列05-安装服务器软件
dejahu的博客
08-06 895
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 AI Enterprise 科普 | Triton 推理服务器 & TensorRT-LLM 两大组件介绍及实践
Xsuperzone的博客
06-20 2648
模型库中的每个模型都必须包含⼀个模型配置，该配置提供有关模型的必需和可选信息。）配置，使⽤当前最新的NVIDIA官⽅提供的镜像tritonserver:23.12-trtllm-python-py3，此版本镜像部分配置如下，⼏乎包含了运⾏TensorRT-LLM的所有环境，详情请参考此链接：（TensorRT-LLM 包含用于创建执行这些 TensorRT 引擎的 Python 和 C++ 运行时的组件，还包括与 NVIDIA Triton 推理服务器集成的后端，用于提供大模型服务的生产级系统。
指南：Triton Inference Server
01-24 4646
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 Inference Server 快速入门指南：从模型部署到推理请求
最新发布
gitblog_00106的博客
06-04 358
Triton Inference Server 快速入门指南：从模型部署到推理请求 前言 Triton Inference Server 是 NVIDIA 推出的高性能推理服务框架，专为生产环境中的大规模模型部署而设计。它支持多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等），并能高效利用 GPU 资源，显著提升推理性能。本文将带您快速了解 Triton 的核心概念和基本使...
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 1277
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
深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】
u013250861的博客
08-01 2641
一般来说，我们都是从最主要的server开始编，编译的时候会链接core、common、backend中的代码，其他自定义backend（比如tensorrt_backend）在编译的时候也需要带上common、core、backend这三个仓库，这些关系我们可以从相应的CMakeList中找到。官方也提供了客户端，C++和python的都可以有，可以直接使用官方的，也可以根据官方提供的http协议构造自己的客户端，只要会构造body，一切都很简单。就可以发送请求，结果也会传回response里。
NVIDIA Triton系列11-模型类别与调度器-1
dejahu的博客
08-10 1244
模型可以使用请求中的开始标志来检测新序列的开始，并通过在模型输出中提供初始状态来初始化模型状态，如果模型状态描述中的 dims 部分包含可变尺度，则 Triton 在开始请求时将每个可变尺寸设置为“1”。这是 Triton 默认的模型模式，最主要的要求就是“模型所维护的状态不跨越推理请求”，也就是不存在与其他推理请求有任何交互关系，大部分处于最末端的独立推理模型，都适合使用这种模式，例如车牌检测最末端的将图像识别成符号的推理、为车辆识别颜色/种类/厂牌的图像分类等，还有。
NVIDIA Triton系列10-模型并发执行
dejahu的博客
08-10 1039
这个资源主要指的是 GPU 的显存调用，因为数据在 CPU 与 GPU 之间的交换传输，经常在整个计算环节中造成很大的影响，如果当我们需要对同一组数据进行不同的计算，或者计算过程中有流水线前后关系的话，那么将这些需要重复使用的数据保留在 GPU 显存上，就能非常有效减少数据传输次数，进而提升计算效率。的参数，这样就允许一个 GPU 上可以并发三个实例的模型计算，如果用户端发出超过 3 个推理请求时，则第 4 个 model 1 推理请求就必须等到前三个实例中的任一个执行完之后，才能开始执行。
triton-2.0.0-cp310-cp310-win-amd64.whl
04-08
描述中的"triton windows版本"明确了这是一个为Windows系统设计的Triton服务器实现。这意味着它能够为在Windows环境运行的AI应用提供高效、高性能的推理服务。 标签 "windows" 暗示了这个软件包的运行平台，即...
AI模型部署：Triton Inference Server模型部署框架简介和快速实践
2401_85375298的博客
05-30 1807
Triton Inference Server简介Docker构建Triton Inference Server环境Triton Inference Server部署一个线性模型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。
当前最强深度学习服务器推理部署框架——triton(NVIDIA的)
qq_43117155的博客
10-08 2074
简单粗暴直接先上源码地址前要： 它主要有server端和client端server端建议docker部署 client看你自己，这里我也是docker容器，主要之前用tensorflow serving服务器推理部署时也是这样。1. 服务端部署（接下来都是基于docker部署）：-------------------------------第一步：拉取镜像官方镜像地址： https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver拉取指
深度学习部署神器——triton inference server入门教程指北
老潘的博客
10-19 6199
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。
深度学习部署神器——triton-inference-server开发教程指北
强化学习曾小健
12-10 1285
肯定很多人想知道triton干啥的，学习这个有啥用？这里简单解释一下：triton可以充当服务框架去部署你的深度学习模型，其他用户可以通过http或者grpc去请求，相当于你用flask搭了个服务供别人请求，当然相比flask的性能高很多了triton也可以摘出C-API充当多线程推理服务框架，去除http和grpc部分，适合本地部署多模型，比如你有很多模型要部署，然后分时段调用，或者有pipeline，有了triton就省去你处理显存、内存和线程的麻烦。
本地部署triton推理服务，加载yolo模型
yylhm1125的博客
10-11 389
1、将.onnx文件按照规定的格式放在model_repository文件夹下，然后重启triton（sudo docker restart triton）将/models文件夹映射到本地/data/VideoInference/model_repository下面。1、注意加载时候python必须是3.8以上，3.7不能跑。本地部署triton，加载yolo模型。第一部分、部署triton服务。2、python代码模型推理。第二部分、部署yolo模型。第三部分、加载yolo模型。1、docker部署。
AI模型部署：一文搞定Triton Inference Server的常用基础配置和功能特性
2401_85375298的博客
05-30 1653
数据维度配置数据类型配置模型状态管理模型版本管理服务端前处理服务端后处理执行实例设置和并发（见下一节）模型预热（见下一节）动态批处理（见下一节）因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【
NVIDIA Triton Inference Server 安装与配置指南
gitblog_00564的博客
04-11 981
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...
Triton Inference Server 架构原理
技术分享，读书笔记，面试宝典，算法积累，应有尽有～
10-17 2199
我们在部署过程中需要进行的操作就是根据需要进行 config.pbtxt 配置和 model.py 脚本代码的修改，当然 triton_model_repo 仓库中并不是固定的上面这些 backend，而是可以根据需求自行增加或者删除。
【大模型】triton inference server
idiotyi的博客
08-20 635
triton inference server常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的 backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。本文主要是使用triton inference server部署大模型的简单流程示例。
Triton教程 -- 利用Triton部署你自己的模型
专注于人工智能领域的小何尚
06-14 7667
我的模型与 Triton 兼容吗？如果您的模型属于 Triton 支持的后端之一，那么我们可以简单地尝试按照快速入门指南中的描述部署该模型。对于 ONNXRuntime、TensorFlow SavedModel 和 TensorRT 后端，可以使用 Triton 的自动完成功能从模型中推断出最小模型配置。这意味着可能仍会提供 config.pbtxt，但不是必需的，除非您想明确设置某些参数。
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