当前最强深度学习服务器推理摆设框架——triton(NVIDIA的) ...

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：
它重要有server端和client端
server端发起docker摆设
client看你本身，这里我也是docker容器，重要之前用tensorflow serving服务器推理摆设时也是如许。
1. 服务端摆设（接下来都是基于docker摆设）：-------------------------------
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（留意：肯定要选对版本，我是20.09-py3版本，各位朋侪要更具本身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

本身的cuda和显卡驱动查看指令：
nvidia-smi和nvcc -V

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

1. 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

复制代码

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 模子映射
nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3 tritonserver 镜像名字
留意：“模子映射”这一行，模子文件存放格式如下

• 当地的权重文件
  

1. models
2. |
3. +-- yolov5m_half
4.     |
5.     +-- config.pbtxt
6.     +-- 1
7.         |
8.         +-- model.onnx

复制代码

• config.pbtxt内容：
  

1. name: "yolov5m_half"          这个是模型名字，和上级文件夹名字一样
2. platform: "onnxruntime_onnx"   这里是模型格式，我肯定用的 onnxruntime_onnx
3. max_batch_size : 16                         这个是最大的batch，先不管
5. input [                                                 神经网络输入口
6. {                                                        
7. name: "images"                                 输入口名字
8. data_type: TYPE_FP16                         量化数据格式，你量化FP16,就用FP16
9. dims: [ 3, 640, 640 ]                         输入形状
10. }
11. ]
12. output [                                                 神经网络输出口
13. {
14. name: "output"
15. data_type: TYPE_FP32
16. dims: [8400,7 ]
17. }

复制代码

• model.onnx内容：
  

搞深度学习的都懂，onnx权重文件，不懂的百度onnx，这里不多表明。。。

• 运行成功时：
  我摆设5个模子，这里都ready了
  
  
  
  ** 2.客户端摆设：------------------------------------------------------------------------**
  

除开一些底子的库，这还需要，重要是tritonclient这个库，别的的都要是辅助，最好用这个2.37版本，别的库版本要按照它来改变。下面这些都是我当地配好的

1. tritonclient==2.37.0.9383150
2. packaging==23.1
3. grpcio==1.54.2
4. pymongo==4.2.0
5. numpy==1.19.2
6. pandas==1.2.4
7. tensorflow==2.6.0
8. requests_toolbelt==0.10.1

复制代码

至于client代码编写如今只写好了grpc的检测的推理，需要找我
3. 个人摆设测试结果：---------------------------------------------------------------
**

• 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，算是可以及时拉流推理了。

• 显卡利用率测试：
  

只要你开了多显卡，它会合理均匀分配利用每一张显卡。

• 神经网络模子权重格式摆设测试：
  

如今验证测试完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：
  

如今测试onnx 的fp16，pb的fp16。基本都支持fp32。
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                                         Γ                            (                            z                            )                            =                                       ∫                               0                               ∞                                                 t                                           z                                  −                                  1                                                            e                                           −                                  t                                                 d                            t                             .                                  \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.                     Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.
   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

     

• 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：
     这将产生一个流程图。:
     

• 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：
     

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
  

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• mermaid语法说明 ↩︎
  
• 注脚的表明 ↩︎
  

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