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当前最强深度学习服务器推理部署框架——triton(NVIDIA的)_tritonserver docker

tritonserver docker

简单粗暴直接先上源码地址

官方代码地址:https://github.com/triton-inference-server

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

拉取指令
Docker PULL指令:
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.09-py3(注意:一定要选对版本,我是20.09-py3版本,各位朋友要更具自己显卡驱动等等来选版本)

那有人就问怎么选对版本啊,问的好!

先看镜像所需要的cuda和驱动版本:
https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/rel_21-09.html#rel_21-09

自己的cuda和显卡驱动查看指令:
nvidia-smi和nvcc -V
在这里插入图片描述
我的训练机是匹配的,是470的驱动和cuda 11.4

第二步:好的,拉取对的版本镜像接下来就开启docker

docker run --gpus=1 --rm --net=host -v /home/dell/triton_serve/models:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.09-py3 tritonserver --model-repository=/models
  • 1

解析:
–gpus=1 代表使用第一张卡,如果值为0代表用CPU推理,不写–gpus是用cpu
-p8000:8000 HTTP端口
-p8001:8001 GRPC端口(常用)
-p8002:8002 METRIC端口
-v /full/path/to/docs/examples/models/models 模型映射
nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3 tritonserver 镜像名字

注意:“模型映射”这一行,模型文件存放格式如下

  • 本地的权重文件
models
|
+-- yolov5m_half
    |
    +-- config.pbtxt
    +-- 1
        |
        +-- model.onnx
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  • config.pbtxt内容:
name: "yolov5m_half"          这个是模型名字,和上级文件夹名字一样
platform: "onnxruntime_onnx"   这里是模型格式,我肯定用的 onnxruntime_onnx
max_batch_size : 16 			这个是最大的batch,先不管

input [ 						神经网络输入口
{ 							
name: "images" 				输入口名字
data_type: TYPE_FP16 			量化数据格式,你量化FP16,就用FP16
dims: [ 3, 640, 640 ] 			输入形状
} 
]
output [ 						神经网络输出口
{ 
name: "output" 
data_type: TYPE_FP32 
dims: [8400,7 ] 
} 
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  • model.onnx内容:

搞深度学习的都懂,onnx权重文件,不懂的百度onnx,这里不多解释。。。

  1. 运行成功时:
    我部署5个模型,这里都ready了
    在这里插入图片描述
    ** 2.客户端部署:------------------------------------------------------------------------**

除开一些基础的库,这还需要,主要是tritonclient这个库,其它的都要是辅助,最好用这个2.37版本,其它库版本要按照它来改变。下面这些都是我本地配好的

tritonclient==2.37.0.9383150
packaging==23.1
grpcio==1.54.2
pymongo==4.2.0
numpy==1.19.2
pandas==1.2.4
tensorflow==2.6.0
requests_toolbelt==0.10.1
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至于client代码编写目前只写好了grpc的检测的推理,需要找我

3. 个人部署测试结果:---------------------------------------------------------------

**

  • 速度测试:

**
相比之前tensorflow serving推理框架的100ms左右。
这边在服务器上测试yolo5m-960-fp16推理一次56ms,算是可以实时拉流推理了。

  • 显卡利用率测试:

只要你开了多显卡,它会合理平均分配利用每一张显卡。

  • 神经网络模型权重格式部署测试:

目前验证测试完onnx、tensorflow pb,还支持pt,只能说舒服。

  • 推理精度损失测试:

初步没发现大的精度损失。

  • 显卡推理量化测试:

目前测试onnx 的fp16,pb的fp16。基本都支持fp32。

欢迎使用Markdown编辑器

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

  1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
  3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
  8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销:Ctrl/Command + Z
重做:Ctrl/Command + Y
加粗:Ctrl/Command + B
斜体:Ctrl/Command + I
标题:Ctrl/Command + Shift + H
无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
查找:Ctrl/Command + F
替换:Ctrl/Command + G

合理的创建标题,有助于目录的生成

直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片: Alt

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片: Alt

当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';
  • 1
  • 2

生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的:

项目Value
电脑$1600
手机$12
导管$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列第二列第三列
第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

TYPEASCIIHTML
Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
Text-to- HTML conversion tool
Authors
John
Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。2

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能,丰富你的文章

2014-01-07 2014-01-09 2014-01-11 2014-01-13 2014-01-15 2014-01-17 2014-01-19 2014-01-21 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接
长方形
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:

Created with Raphaël 2.3.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
继续你的创作。


  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

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