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开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架

Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。

Triton Inference ServerAI推理深度学习框架NVIDIA AI Enterprise模型优化Github开源项目
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Triton 推理服务器:强大的AI推理解决方案

Triton 推理服务器是一款开源的推理服务软件,旨在简化AI推理过程。它由NVIDIA开发,为团队提供了一个强大的平台,可以部署来自多个深度学习和机器学习框架的AI模型。

主要特性

Triton 推理服务器具有以下几个突出特点:

  1. 多框架支持:支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO等多种深度学习框架,以及RAPIDS FIL等机器学习框架。

  2. 多平台部署:可以在云端、数据中心、边缘设备和嵌入式设备上部署,支持NVIDIA GPU、x86和ARM CPU,以及AWS Inferentia。

  3. 并发模型执行:能够同时执行多个模型,提高资源利用率。

  4. 动态批处理:自动优化批处理大小,提高吞吐量。

  5. 序列批处理:支持有状态模型的序列处理和隐式状态管理。

  6. 可扩展性:提供后端API,允许添加自定义后端和预/后处理操作。

  7. Python后端:支持使用Python编写自定义后端。

  8. 模型管道:通过集成或业务逻辑脚本(BLS)构建模型管道。

  9. 多种推理协议:支持基于KServe协议的HTTP/REST和gRPC推理协议。

  10. 内置API:提供C API和Java API,可以直接链接到应用程序中。

  11. 丰富的指标:提供GPU利用率、服务器吞吐量、延迟等多种指标。

快速上手

Triton 推理服务器的使用非常简单,只需三个步骤即可部署模型:

  1. 创建模型仓库
  2. 启动Triton容器
  3. 发送推理请求

项目提供了详细的快速入门指南,包括在GPU和CPU系统上运行Triton的示例。

丰富的文档和资源

Triton 推理服务器拥有全面的文档支持:

  • 详细的构建和部署指南
  • 模型准备和配置说明
  • 性能优化建议
  • 客户端支持和示例
  • 扩展开发教程

此外,还提供了大量的示例和教程,以及免费的在线实验环境,方便用户快速上手和深入学习。

灵活的架构设计

Triton 推理服务器采用模块化和灵活的架构设计,便于用户根据需求进行定制和扩展:

  • 可自定义容器
  • 支持创建自定义后端
  • 提供解耦的后端和模型
  • 支持仓库代理扩展功能
  • 可部署在Jetson等边缘设备上

活跃的社区支持

Triton 推理服务器拥有活跃的开源社区,欢迎用户贡献代码、报告问题和提出建议。NVIDIA还提供企业级支持服务,确保用户能够获得及时的技术支持。

综上所述,Triton 推理服务器是一个功能强大、易用性高、灵活可扩展的AI推理解决方案,能够满足各种复杂的推理需求,是构建高性能AI应用的理想选择。

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