NVIDIA Triton Inference Server 使用指南

【免费下载链接】server 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/server117/server

1. 项目介绍

NVIDIA Triton Inference Server 是一个开源的推理服务软件，旨在简化 AI 推理过程。它支持多种深度学习和机器学习框架，包括 TensorRT、TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、Python、RAPIDS FIL 等。Triton Inference Server 能够在 NVIDIA GPUs、x86 和 ARM CPU 以及 AWS Inferentia 上提供云、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理支持。它为多种查询类型提供优化性能，包括实时、批量、组合和音频/视频流。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 NVIDIA Triton Inference Server 的步骤：

步骤 1: 创建示例模型仓库

git clone -b r25.02 https://github.com/triton-inference-server/server.git
cd server/docs/examples
./fetch_models.sh

步骤 2: 使用 NGC Triton 容器启动 triton

docker run --gpus=1 --rm --net=host -v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.02-py3 tritonserver --model-repository=/models --model-control-mode explicit --load-model densenet_onnx

步骤 3: 发送推理请求

在另一个控制台中，从 NGC Triton SDK 容器启动 image_client 示例：

docker run -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.02-py3-sdk /workspace/install/bin/image_client -m densenet_onnx -c 3 -s INCEPTION /workspace/images/mug.jpg

推理应返回以下结果：

Image '/workspace/images/mug.jpg':
15.346230 (504) = COFFEE MUG
13.224326 (968) = CUP
10.422965 (505) = COFFEEPOT

3. 应用案例和最佳实践

• 模型部署：使用 Docker 容器是推荐的方式来构建和使用 Triton Inference Server。
• 性能优化：使用 Model Analyzer 工具帮助优化模型配置。
• 安全性：阅读安全部署考虑章节，了解如何在生产环境中安全地部署 Triton。

4. 典型生态项目

• NVIDIA Deep Learning Examples：提供流行的模型（如 ResNet、BERT 和 DLRM）的端到端示例。
• NVIDIA Developer Zone：包含额外的文档、演示和示例。

以上就是 NVIDIA Triton Inference Server 的使用指南，希望对您的项目有所帮助。

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