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深度学习部署神器——triton-inference-server入门教程指北

集智书童 • 1 年前 • 199 次点击  
 

开新坑!准备开始聊triton。

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。

本系列讲解的版本也是基于22.06。

本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析,以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成,适合同样喜欢深入的小伙伴。

什么是triton inference server?

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

注意,还有一个同名的triton[1]是GPU编程语言,类似于TVM的TVMscript,需要区分,这篇文章中的triton指的是triton inference server

借用官方的图,triton的使用场景结构如下:

涉及到运维部分,我也不是很懂,抛去K8S后,结构清爽了些:

triton整体结构

triton的一些优点

通过上述的两个结构图,可以大概知道triton的一些功能和特点

  • 支持HTTP/GRPC
  • 支持多backend,TensorRT、libtorch、onnx、paddle、tvm啥的都支持,也可以自己custom,所以理论上所有backend都可以支持
  • 单GPU、多GPU都可以支持,CPU也支持
  • 模型可以在CPU层面并行执行
  • 很多基本的服务框架的功能都有,模型管理比如热加载、模型版本切换、动态batch,类似于之前的tensorflow server
  • 开源,可以自定义修改,很多问题可以直接issue,官方回复及时
  • NVIDIA官方出品,对NVIDIA系列GPU比较友好,也是大厂购买NVIDIA云服务器推荐使用的框架
  • 很多公司都在用triton,真的很多,不管是互联网大厂还是NVIDIA的竞品都在用,用户多代表啥不用我多说了吧
大厂都在用triton

如何学习triton

两年前开始学习的时候,官方资料比较匮乏, 只能通过看源码来熟悉triton的使用方式,所幸知乎上有个关于TensorRT serving不错的教程[2],跟着看了几篇大致了解了triton的框架结构。那会triton叫做TensorRT serving,专门针对TensorRT设计的服务器框架,后来才变为triton,支持其他推理后端的。

现在triton的教程比较多了,官方的docs写着比较详细,还有issue中各种用例可以参考,B站上也有视频教程[3],比两年前的生态要好了不少。

当然,最重要的,还是上手使用,然后看源码, 然后客制化。

源码学习

从triton的源码中可以学到:

  • C++各种高级语法
  • 设计模式
  • 不同backend(libtorch、TensorRT、onnxruntime等)如何正确创建推理端,如何多线程推理
  • C++多线程编程/互斥/队列
  • API接口暴露/SDK设计
  • CMAKE高级用法

等等等等,不列举了,对于程序员来说,好的源码就是好的学习资料。当然,也可以看老潘的文章哈。

triton系列教程计划

triton相关系列也会写一些文章,目前大概规划是这些:

  • 什么是triton以及triton入门、triton编译、triton运行
  • triton管理模型、调度模型的方式
  • triton的backend介绍、自定义backend
  • 自定义客户端,python和c++
  • 高级特性、优先级、rate limiter等等

编译和安装

一般来说,如果想快速使用triton,直接使用官方的镜像[4]最快。但是官方镜像有个尴尬点,那就是编译好的镜像需要的环境一般都是最新的,和你的不一定一致
比如22.09版本的镜像需要的显卡驱动为520及以上,如果想满足自己的显卡驱动,就需要自行编译了。官方也提供了使用镜像的快速使用方法
# 第一步,创建 model repository 
git clone -b r22.09 https://github.com/triton-inference-server/server.git
cd server/docs/examples
./fetch_models.sh

# 第二步,从 NGC Triton container 中拉取最新的镜像并启动
docker run --gpus=1 --rm --net=host -v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3 tritonserver --model-repository=/models

# 第三步,发送
# In a separate console, launch the image_client example from the NGC Triton SDK container
docker run -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3-sdk
/workspace/install/bin/image_client -m densenet_onnx -c 3 -s INCEPTION /workspace/images/mug.jpg

# Inference should return the following
Image '/workspace/images/mug.jpg':
    15.346230 (504) = COFFEE MUG
    13.224326 (968) = CUP
    10.422965 (505) = COFFEEPOT

triton官方仓库

两年前的triton只有一个大仓库,tensorrt_backend也默认在triton主仓库中,但是现在tensorrt_backend被拆分出来了,很显然triton除了支持tensorrt还支持很多其他的后端,我们可以自定义使用很多后端。

现在是目前的triton包含的一些仓库:

  • [server[5]] triton服务外层框架,包含了http收发请求,服务内存分配等一些功能代码
  • [core[6]] triton主框架,如果处理请求、后端管理、模型调度啥的全在这里
  • [common[7]] 通用工具,没啥好说的,打日志的代码在这里
  • [backend[8]] backend后端框架代码,存放了一些后端通用父类,自定义后端可以集成这些类仿写新的后端
  • [third_party[9]] triton使用的第三方库的汇总,主要是cmake里头会包含
  • [tensorrt_backend[10]] tensorrt后端代码
  • [pytorch_backend[11]] libtorch后端代码

最开始的时候,server、core、common、backend这些代码仓库都是合在一起的,后来都拆分出来了,增加了triton的灵活性。

比如,上述的core仓库可以单独暴露出cAPI作为动态链接库供其他程序调用,去掉http、grpc的外层请求接口,直接一步到位调用。

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。

自行编译

如果想要研究源码,修改源码实现客制化,那么自行编译是必须的。

triton的编译和安装其实很简单,唯一的难点就是需要加速,因为triton在编译的时候会clone很多第三方库,第三方库也会克隆它们需要的第三方库,这些库当然都是国外的,所以有个好的网络环境很重要。

比如在编译triton的时候需要下载grpc这个库,grpc又依赖很多第三方其他库,网络不好的话,会经常遇到下面的问题:

Failed to recurse into submodule path 'third_party/bloaty'
CMake Error at /tmp/tritonbuild/tritonserver/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/tmp/grpc-repo-gitclone.cmake:52 (message):
  Failed to update submodules in:
  '/tmp/tritonbuild/tritonserver/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src/grpc'


make[3]: *** [_deps/repo-third-party-build/CMakeFiles/grpc-repo.dir/build.make:99: _deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src/grpc-repo-stamp/grpc-repo-download] Error 1
make[3]: Leaving directory '/tmp/tritonbuild/tritonserver/build'
make[2]: *** [CMakeFiles/Makefile2:590: _deps/repo-third-party-build/CMakeFiles/grpc-repo.dir/all] Error 2
make[2]: Leaving directory '/tmp/tritonbuild/tritonserver/build'
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:145: CMakeFiles/server.dir/rule] Error 2
make[1]: Leaving directory '/tmp/tritonbuild/tritonserver/build'

开加速是最好的办法,不管是UI还是命令行,都有相应的软件可以用,比如clash。

如果你的服务器实在是开不了加速,也有其他办法,那就是将triton库中大部分重量级库的git地址全换为国内的

怎么替换,我是在gitee中,同步github上的仓库,比如triton的core仓库,同步过来,就可以使用国内的地址了。



当然也需要将这些库的submodule中的库也修改为国内源,比如grpc这个库依赖很多第三方库,克隆的时候,这是要一个一个下载的:



改起来稍微麻烦,还需要注意,要改特定commit分支的git地址:


如果有部分第三方库下载太慢下来不下来,我们可以手动进入/tmp/tritonbuild/tritonserver/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src/grpc/third_part目录然后手动git clone xxx,然后执行一下git submodule init / git submodule update下就可以带进去。

示例:

root@64da25af2629:/tmp/tritonbuild/tritonserver/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src/grpc# git submodule init
root@64da25af2629:/tmp/tritonbuild/tritonserver/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src/grpc# git submodule update
Submodule path 'third_party/googletest': checked out 'c9ccac7cb7345901884aabf5d1a786cfa6e2f397'

太麻烦了,不过确实为一种办法呃呃。

还有一点,triton每次build都会clone,是因为其用了cmake中的ExternalProject_Add指令,假如我们已经有下载好的grpc,那么直接替换到server/build/_deps/repo-third-party-build/grpc-repo/src中然后将/data/oldpan/software/server/build/_deps/repo-third-party-src/CMakeLists.txt

注释掉git下载部分,修改自己本地的就行,就不需要每次再clone一遍了。

#
# Get the protobuf and grpc source used for the GRPC endpoint. We must
# use v1.25.0 because later GRPC has significant performance
# regressions (e.g. resnet50 bs128).
#
ExternalProject_Add(grpc-repo
  PREFIX grpc-repo
  # GIT_REPOSITORY "https://gitee.com/Oldpann/grpc.git"
  # GIT_TAG "v1.25.x"
  SOURCE_DIR "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/grpc-repo/src/grpc"
  CONFIGURE_COMMAND ""
  BUILD_COMMAND ""
  INSTALL_COMMAND ""
  TEST_COMMAND ""
  PATCH_COMMAND python3 ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/tools/install_src.py --src  ${INSTALL_SRC_DEST_ARG} --dest-basename=grpc_1.25.0
)

说了这么多,总之,最好的办法当然还是开科学,全局一下就OK,省去那么多麻烦事儿。

搞定好网络问题,编译triton就很简单了!

git clone --recursive https://github.com/triton-inference-server/server.git
cd server
python build.py  --enable-logging --enable-stats --enable-tracing --enable-gpu  --endpoint=http --repo-tag=common:r22.06 --repo-tag=core:r22.06 --repo-tag=backend:r22.06 --repo-tag=thirdparty:r22.06 --backend=ensemble --backend=tensorrt

在克隆好的server的目录下执行以上命令(下面是我的设置,我们可以个根据自己的需求进行修改)就可以了。

执行这个命令后triton就会构建docker在docker中编译,最终会创建3个镜像:

  • tritonserver:latest
  • tritonserver_buildbase:latest
  • tritonserver_cibase:latest

最终编译好的tritonserver_buildbase:latest镜像,我们可以在其中开发,因为环境都帮忙配好了,只需要再执行编译命令,就可以编译了,我们也可以自定义源码进行个性功能的开发。

在镜像中开发

需要注意,在编译的时候需要pull官方默认的镜像,而这个镜像是有显卡驱动限制的,比如r22.06需要显卡驱动版本为470。

同志们看看自己的显卡驱动,别下了不能用hhh

可以通过triton镜像历史[12]查看镜像版本要求:


接上,我们不是编译好了triton镜像,直接进去就可以开发了:

docker run -v/home/oldpan/code:/code -v/home/oldpan/software:/software  -d tritonserver_buildbase:latest /usr/bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 20;done"

在docker中修改triton的源码,继续执行以下命令就可以编译,和之前的区别就是加了 --no-container-build参数。

python build.py  --enable-logging --enable-stats --enable-tracing --enable-gpu  --endpoint=http --repo-tag=common:r22.06 --repo-tag=core:r22.06 --repo-tag=backend:r22.06 --repo-tag=thirdparty:r22.06 --backend=ensemble --no-container-build --build-dir=./build

我们如果想编译debug版本的triton,可以在命令中添加:--build-type=Debug

另外,原始triton镜像中已经有tensorrt,如果想换版本,可以删除原始docker中的旧的tensorrt,自行安装新的tensorrt即可:

  • https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html[13]

说下运行流程吧!

讲了这么多铺垫,接下来简单说下运行流程。

这里通过代码简单梳理下triton运行的整体流程,之后的具体细节,放到接下来的篇章讲解

首先一开始,main函数在servers/main.cc下,triton在启动的时候会执行以下函数:




    
// src/servers/main.cc 经过简化
int
main(int argc, char** argv)
{
  // 解析参数
  TRITONSERVER_ServerOptions* server_options = nullptr;
  if (!Parse(&server_options, argc, argv)) {
    exit(1);
  }
  ...
  // 这里创建server
  TRITONSERVER_Server* server_ptr = nullptr;
  FAIL_IF_ERR(
      TRITONSERVER_ServerNew(&server_ptr, server_options), "creating server"); // 这里创建server
  FAIL_IF_ERR(
      TRITONSERVER_ServerOptionsDelete(server_options),
      "deleting server options");
  std::shared_ptr server(
      server_ptr, TRITONSERVER_ServerDelete)
;
  ...
  // 启动HTTP, GRPC, 以及性能统计的端口
  if (!StartEndpoints(server, trace_manager, shm_manager)) {
    exit(1);
  }
  // Trap SIGINT and SIGTERM to allow server to exit gracefully
  signal(SIGINT, SignalHandler);
  signal(SIGTERM, SignalHandler);
  // 等待kill信号区关闭triton 
  while (!exiting_) {
   ...
      // 做一些监控模型仓库是否变动的操作
  }
  // 优雅地关闭triton
  TRITONSERVER_Error* stop_err = TRITONSERVER_ServerStop(server_ptr);
  // 如果无法优雅地关掉,旧直接exit即可
  if (stop_err != nullptr) {
    LOG_TRITONSERVER_ERROR(stop_err, "failed to stop server");
    exit(1);
  }
  // 停止监控http、grpc
  StopEndpoints();
  ...
  return 0;
}

TRITONSERVER_ServerNew这个函数中,会:

  • new一个triton类InferenceServer对象
  • 根据参数设置配置一下,执行一堆Set函数
  • 配置好参数后,Init服务,这里初始化服务的状态,校验参数
  • 创建各种模块,经常使用的有后端管理TritonBackendManager以及模型仓库管理ModelRepositoryManager
  • 再进行一些检查、配置一些状态

在启动过程中最重要的是模型仓库,运行triton当然你要有模型,要不然你开它干嘛?

这里我使用的模型仓库目录结构如下(是一个识别姿态的hrnet,hrnet官方有很多预训练模型,转tensorrt也很简单):

triton模型目录结构

debug目录下有一个模型文件夹叫做hrnet-pose-estimate-debug的模型文件夹,这个文件夹地址(/path/to/hrnet-pose-estimate-debug)需要传给triton启动命令行,文件夹内的四个子模型文件夹,会被triton检测到并且一一加载。

需要注意的是,除了hrnet_pose_estimate这个其余三个在目录的1子目录下有个so或者model.plan,这代表hrnet-trt-staticimage_preprocess还有pose_postprocess都属于model,使用了backend,backend会在各自的config中指明:




    
name: "hrnet-trt-static"
backend: "tensorrt"

因为hrnet-trt-static是tensorrt的模型,所以backend设置为tensorrt,model.plan就是tensorrt的engine。其backend的so文件我放到了其他位置(放到和model.plan同目录也是可以的),而另外两个预处理和后处理的backend就放到了模型仓库中,也就是libtorch_image_preprocess.solibtriton_pose_postprocess,包含了你的backend代码,封装成so供triton调用

关于backend、model以及modelinstanc的关系,说实话稍微复杂点,各自有完整的生命周期,这个嘛,之后文章说,感兴趣的也可以提前看官方文档的介绍:

  • https://github.com/triton-inference-server/backend[14]

然后我们就启动triton吧!

# 执行以下函数,模型目录通过 --model-repository 指定     tensorrt的backend通过  --backend-directory 指定
./tritonserver --model-repository=/path/to/hrnet-pose-estimate-debug --backend-directory=/workspace/backends/tensorrt_backend/ 

模型加载成功之后会输出:

...
I1016 08:25:37.952055 51771 server.cc:587] 
+------------------+----------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+
| Backend          | Path                                                           | Config                                                         |
+------------------+----------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+
| image_preprocess | /workspace/triton-models/debug/hrnet-pose-estimate-debug/image | {"cmdline":{"auto-complete-config":"false","min-compute-capabi |
|                  | _preprocess/1/libtriton_image_preprocess.so                    | lity"
:"6.000000","backend-directory":"/workspace/backends/tens |
|                  |                                                                | orrt_backend/"
,"default-max-batch-size":"4"}}     |
|                  |                                                                |                                                                |
| pose_postprocess | /workspace/triton-models/debug/hrnet-pose-estimate-debug/pose_ | {"cmdline":{"auto-complete-config":"false","min-compute-capabi |
|                  | postprocess/1/libtriton_pose_postprocess.so                    | lity"
:"6.000000","backend-directory":"/workspace/backends/tens |
|                  |                                                                | orrt_backend/"
,"default-max-batch-size":"4"}}     |
|                  |                                                                |                                                                |
| tensorrt         | /workspace/backends/tensorrt_backend/li              | {"cmdline":{"auto-complete-config":"false","min-compute-capabi |
|                  | btriton_tensorrt.so                                            | lity"
:"6.000000","backend-directory":"/workspace/backends/tens |
|                  |                                                                | orrt_backend/"
,"default-max-batch-size":"4"}}     |
|                  |                                                                |                                                                |
+------------------+----------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+

I1016 08:25:37.952252 51771 server.cc:630] 
+---------------------+---------+--------+
| Model               | Version | Status |
+---------------------+---------+--------+
| hrnet-trt-static    | 1       | READY  |
| hrnet_pose_estimate | 1       | READY  |
| image_preprocess    | 1       | READY  |
| pose_postprocess    | 1       | READY  |
+---------------------+---------+--------+

I1016 08:25:38.051742 51771 metrics.cc:650] Collecting metrics for GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3080
I1016 08:25:38.055197 51771 tritonserver.cc:2159] 
+----------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Option                           | Value                                                                                                            |
+----------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| server_id                        | triton                                                                                                           |
| server_version                   | 2.23.0                                                                                                           |
| server_extensions                | classification sequence model_repository model_repository(unload_dependents) schedule_policy model_configuration |
|                                  |  system_shared_memory cuda_shared_memory binary_tensor_data statistics trace                                     |
| model_repository_path[0]         | /workspace/triton-models/debug/hrnet-pose-estimate-debug                                                         |
| model_control_mode               | MODE_NONE                                                                                                        |
| strict_model_config              | 1                                                                                                                |
| rate_limit                       | OFF                                                                                                              |
| pinned_memory_pool_byte_size     | 268435456                                                                                                        |
| cuda_memory_pool_byte_size{0}    | 300021772                                                                                                        |
| response_cache_byte_size         | 0                                                                                                                |
| min_supported_compute_capability | 6.0                                                                                                              |
| strict_readiness                 | 1                                                                                                                |
| exit_timeout                     | 30                                                                                                               |
+----------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

I1016 08:25:38.055627 51771 http_server.cc:3303] Started HTTPService at 0.0.0.0:8000
I1016 08:25:38.097213 51771 http_server.cc:178] Started Metrics Service at 0.0.0.0:8001

加载好之后,我们开启了http端口,端口号为8000,另一个是metric接口,端口号8001

此时可以使用http请求试一下。

简单请求

请求的话有http和grpc协议,我对http协议熟悉些,所以就搞http吧。

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。

请求协议可以参考官方:

  • https://github.com/kserve/kserve/blob/master/docs/predict-api/v2/required_api.md[15]

这里我们用python简单构造一个body

# 构造triton的输入body
json_buf = b'{\"inputs\":[{\"name\":\"INPUT\",\"datatype\":\"BYTES\",\"shape\":[1],\"parameters\":{\"binary_data_size\":' + \
        bytes(str(len(data)), encoding = "utf8") + b'}}],\"outputs\":[{\"name\":\"RESULT\",\"parameters\":{\"binary_data\":true}}]}'
push_data = json_buf + data

print("Inference-Header-Content-Length ",str(len(json_buf)), " Content-Length ",str(len(data) + len(json_buf)))
# 构造triton-header
header = {"Content-Type""application/octet-stream""Accept""*/*",
          "Inference-Header-Content-Length":str(len(json_buf)),
          "Content-Length":str(len(data) + len(json_buf))}

server_url = "127.0.0.1:8000"
model_name = "hrnet_pose_estimate"

# 请求
response = post('http://' + server_url + '/v2/models/' + model_name + '/infer', data=push_data, headers=header)

就可以发送请求,结果也会传回response里。我们也可以使用curl命令,直接传递构造好的body(这个body将上述的push_data写到本地即可):

[oldpan@have-fun client]$ curl -v --max-time 1 --request POST 'http://192.168.1.102:9006/v2/models/hrnet_pose_estimate/infer' --header 'Inference-Header-Content-Length: 230' --header 'Content-Type: application/octet-stream' --data-binary '@data.txt' --output temp_res
Note: Unnecessary use of -X or --request, POST is already inferred.
*   Trying 192.168.1.102:9006...
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0* Connected to 172.29.210.105 (172.29.210.105) port 9006 (#0)
> POST /v2/models/aocr_cnprint_trt8p/infer HTTP/1.1
> Host: 192.168.1.102:9006
> User-Agent: curl/7.71.1
> Accept: */*
> Inference-Header-Content-Length: 230
> Content-Type: application/octet-stream
> Content-Length: 1573102
> Expect: 100-continue

* Mark bundle as not supporting multiuse
} [56480 bytes data]
* We are completely uploaded and fine
* Mark bundle as not supporting multiuse
{ [6794 bytes data]
100 1542k  100  6794  100 1536k   127k  28.8M --:--:-- --:--:-- --:--:-- 28.9M

结果就不发了,验证没啥问题。

关于如何使用curl直接请求triton,有一些相关链接可以参考:

  • https://github.com/triton-inference-server/server/issues/2563[16]
  • https://github.com/triton-inference-server/server/issues/1822[17]

后记

算是开triton的新坑了,已经有一些草稿了,正在填充文件中:

系列文章(坑)

triton inference server,很好用的服务框架,开源免费,经过了各大厂的验证,用于生产环境是没有任何问题。各位发愁flask性能不够好的,或者自建服务框架功能不够全的,可以试试triton,老潘很推荐的哦。

参考资料

  • https://www.bilibili.com/video/BV1KS4y1v7zd/?spm_id_from=333.788&vd_source=eec038509607175d58cdfe2e824e8ba2[18]
  • https://github.com/triton-inference-server/server/releases[19]
  • https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/index.html[20]
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/462817679[21]

参考资料

[1]

triton: https://github.com/openai/triton

[2]

教程: https://www.zhihu.com/people/pwlazy/posts

[3]

视频教程: https://www.bilibili.com/video/BV1KS4y1v7zd/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=eec038509607175d58cdfe2e824e8ba2

[4]

官方的镜像: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/index.html

[5]

[server: https://github.com/triton-inference-server/server

[6]

[core: https://github.com/triton-inference-server/core

[7]

[common: https://github.com/triton-inference-server/common

[8]

[backend: https://github.com/triton-inference-server/backend

[9]

[third_party: https://github.com/triton-inference-server/third_party.git

[10]

[tensorrt_backend: https://github.com/triton-inference-server/tensorrt_backend

[11]

[pytorch_backend: https://github.com/triton-inference-server/pytorch_backend

[12]

triton镜像历史: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/rel_22-06.html

[13]

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html

[14]

https://github.com/triton-inference-server/backend: https://github.com/triton-inference-server/backend

[15]

https://github.com/kserve/kserve/blob/master/docs/predict-api/v2/required_api.md: https://github.com/kserve/kserve/blob/master/docs/predict-api/v2/required_api.md

[16]

https://github.com/triton-inference-server/server/issues/2563: https://github.com/triton-inference-server/server/issues/2563

[17]

https://github.com/triton-inference-server/server/issues/1822: https://github.com/triton-inference-server/server/issues/1822

[18]

https://www.bilibili.com/video/BV1KS4y1v7zd/?spm_id_from=333.788&vd_source=eec038509607175d58cdfe2e824e8ba2: https://www.bilibili.com/video/BV1KS4y1v7zd/?spm_id_from=333.788&vd_source=eec038509607175d58cdfe2e824e8ba2

[19]

https://github.com/triton-inference-server/server/releases: https://github.com/triton-inference-server/server/releases

[20]

https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/index.html: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/index.html

[21]

https://zhuanlan.zhihu.com/p/462817679: https://zhuanlan.zhihu.com/p/462817679

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