『NLP学习笔记』Triton推理服务器加速模型推理

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分类专栏： NLP学习笔记 文章标签： 模型部署 ONNX Pytorch TensorFlow Triton
于 2022-03-22 00:21:16 首次发布
引用请附上作者博客链接https://zhangkaifang.blog.youkuaiyun.com/，谢谢理解！
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abc13526222160/article/details/123648734
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本文介绍了NVIDIA Triton推理服务器，它是一个开源的高性能服务，支持多种框架如TensorFlow、PyTorch和ONNX。通过Triton，可以在GPU或CPU上部署模型，提供高吞吐量和利用率。文章详细讲解了Triton的安装、使用，包括模型仓库创建、服务运行、客户端库获取以及cifar10图像分类模型在Triton上的实战，包括模型转为ONNX格式并进行推理。最后，讨论了Triton的异步调用和多线程部署策略，以提升算法效率。

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Triton推理服务器加速模型推理！

文章目录

一. Triton简要介绍

  • NVIDIA Triton(英伟达官网)推理服务器在生产中提供快速且可扩展的 AI。开源推理服务软件 Triton Inference Server 通过使团队能够从任何框架 (TensorFlow、NVIDIA TensorRT、PyTorch、ONNX、XGBoost、Python、自定义等) 在任何基于 GPU 或 CPU 的基础设施上部署经过训练的 AI 模型，从而简化 AI 推理(云、数据中心或边缘)。
  • Triton如下特点：
  • ① 支持多个框架： Triton 推理服务器支持所有主要框架，例如 TensorFlow、TensorR
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大模型推理加速调研（框架、方法）
qq_33287871的博客
01-05 851
大模型推理加速的目标是高吞吐量、低延迟。吞吐量为一个系统可以并行处理的任务量。延时，指一个系统串行处理一个任务时所花费的时间。调研了一些大模型推理的框架。近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，为了将大模型部署在端侧设备中，我们需要使用一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。量化（Quantization）剪枝（Pruning）知识蒸馏（Knowledge Distillation）
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-31 2075
本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！
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 2566
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。
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 1954
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
Triton + TensorRT 推理模型部署
最新发布
欢迎来到云逸的博客频道
04-10 1221
Triton Inference Server与TensorRT_LLM 结合实战，提高推理模型服务的吞吐量和效率
(含代码)利用NVIDIA Triton加速Stable Diffusion XL推理速度
专注于人工智能领域的小何尚
03-13 2558
在 NVIDIA AI 推理平台上部署 SDXL 可为企业提供可扩展、可靠且经济高效的解决方案。TensorRT 和 Triton 推理服务器都可以释放性能并简化生产就绪部署，并作为的一部分包含在 Google Cloud Marketplace 上。AI Enterprise 提供 NVIDIA 支持服务以及支持 AI 推理的开源容器和框架的企业级稳定性、安全性和可管理性。企业开发人员还可以选择使用（视觉内容定制生成 AI 的代工厂）来训练、微调、优化和推断扩散基础模型。
NVIDIA Triton推理服务器
smartcat2010的博客
01-23 1494
【译】 英伟达Triton推理服务（一）Triton Architecture - 知乎 (zhihu.com) ​​​​​​NVIDIA Triton 助力蚂蚁集团打造新一代推理引擎 - 知乎 (zhihu.com) 以上图片展示的是Triton Inference Server的高层级的架构。其中Model Respository 是一个基于文件系统的模型仓库，Triton通过仓库中的模型进行推理。推理服务的requests请求通过HTTP/REST，或GRPC，或者C API进行调用，然后发送.
Nvidia Triton Inference Server——强大推理和部署引擎，你值得拥有！
u012926548的博客
01-03 1266
Triton Inference Server（Triton推理服务器）是一个开源的深度学习模型推理服务框架，旨在简化深度学习模型的部署推理过程。Triton 能够从多个深度学习和机器学习框架部署任何AI模型。Triton支持在NVIDIA GPU、x86和ARM CPU或AWS Inferentia上进行云、数据中心、边缘和嵌入式设备上的推理。Triton推理服务器针对多种查询类型提供了优化的性能，包括实时、批量、集成和音视频流式处理。
大模型训练和推理
weixin_45325331的博客
02-27 4523
大模型训练moe是指混合专家（Mixture-of-experts，简称MoE）的，这是一种用于提高大型神经网络性能的技术，它可以将模型的一部分替换为多个专家，每个专家只负责处理一部分输入数据，从而增加模型的参数量和表达能力，同时减少计算量和训练时间。指令可以作为模型的输入的一部分，也可以作为模型的输出的一部分，具体取决于任务的类型。上下文扩展技术的，这是一种用于提高大型语言模型（LLM）对长文本的处理能力的技术，它可以让模型在不增加参数量的情况下，扩展其注意力范围，从而提高模型的语言理解和生成能力。
LLM学习笔记
weixin_40103562的博客
10-16 824
常见术语。
【目标检测】YOLO系列之：Triton 推理服务器Ultralytics YOLO11
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YOLO系列之：一文掌握Triton Inference Server
服务器：Triton Inference Server提供了优化的云和边缘推理解决方案
02-04
Triton推理服务器 最新版本：您目前在master分支上，该分支跟踪开发进度到下一发行版。 Triton Inference Server的最新版本是2.5.0，可在分支上。 Triton Inference Server提供了针对CPU和GPU优化的云和边缘推理解决方案。 Triton支持HTTP / REST和GRPC协议，该协议允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。 对于边缘部署，Triton可以作为具有C API的共享库使用，该API允许Triton的全部功能直接包含在应用程序中。 Triton Inference Server的当前版本为2.5.0，与上的triton
triton具体是个什么框架，triton kernel有什么特殊的地方吗
强化学习曾小健
07-17 3389
总的来说,Triton推理服务器提供了一个强大的平台来部署和优化AI模型的推理,而Triton编程语言则为GPU编程提供了一个更易用和高效的工具。Triton是一个开源的推理服务框架,主要用于部署和优化AI模型的推理过程。Triton-IR(中间表示)将多维数据。一等公民,这使得编译器能更有效地进行优。多个模型,可以在单个或多个GPU。实时、批处理、集成和音视频流)自动执行多种重要的程序优化。数据自动存储到共享内存。
Triton Inference Server （Triton 推理服务器）入门开始简单demo示例开始 001
阿哥的专栏
06-15 1329
前置条件安装Nvidia显卡的机器，安装最新的显卡驱动Official Drivers | NVIDIA可以根据自己的操作系统和显卡型号选择对应的cuda驱动下载Frameworks Support Matrix :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation安装：docker安装：NVIDIA Container ToolkitGitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers le
Triton教程 --- Triton架构
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专注于人工智能领域的小何尚
06-15 1万+
下图显示了 Triton 推理服务器的高级架构。是一个基于文件系统的模型存储库，Triton 将使其可用于推理。推理请求通过或到达服务器，然后路由到适当的每个模型调度程序。Triton 实现了，可以在逐个模型的基础上进行配置。每个模型的调度器可选择执行推理请求的批处理，然后将请求传递给与模型类型对应的后端。后端使用批处理请求中提供的输入执行推理以生成请求的输出。然后返回输出。Triton 支持，允许 Triton 扩展新功能，例如自定义预处理和后处理操作，甚至是新的深度学习框架。
指南：Triton Inference Server
01-24 4410
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。
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】
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08-01 2595
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。
K8s环境使用Triton实现云端模型推理
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05-27 1771
K8s环境部署Triton实现云端模型推理
NVIDIA Triton系列13-用 FasterTransformer 和 Triton 加速大型 Transformer 模型的推理
dejahu的博客
08-12 869
由于较少的数据传输量和所需的内存，这两种机制都允许加速。Triton 稳定且快速，允许您使用准备好的 Docker 容器以简单的方式运行 ML/DL 模型的推理，该容器仅使用一行代码和简单的类似 JSON 的配置。具有数千亿参数的大型基于 Transformer 的模型的行为就像一个巨大的百科全书和大脑，其中包含有关它所学到的一切的信息。FasterTransformer 库使用此参数对所有底层算法进行实时基准测试，并为模型的参数和您的输入数据（注意层的大小、注意头的数量、隐藏层的大小）选择最佳的一个。
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