triton onnx
时间: 2024-08-13 14:07:10 浏览: 146
Triton Inference Server是NVIDIA推出的一个高效的深度学习推理引擎,它支持ONNX(Open Neural Network Exchange)格式。ONNX是一种开放的标准,用于表示机器学习模型,使得不同框架训练的模型能够在各种平台和设备上进行部署和推理。
Triton Inference Server的主要特点包括:
1. **跨平台支持**:它能够处理多种深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch, MXNet等)训练的ONNX模型,并提供统一的API接口。
2. **高性能**:通过利用GPU资源,Triton优化了推理速度,适合实时或批量处理大规模的数据。
3. **易用性和可扩展性**:用户可以通过简单的配置文件来部署模型,支持动态扩缩容,适应不断变化的负载需求。
4. **RESTful API和gRPC**:Triton提供了标准的RESTful API和gRPC接口,方便与其他系统集成,实现模型服务化。
5. **监控和日志**:提供详细的性能指标和错误信息,便于开发者理解和调试模型。
相关问题
triton
### NVIDIA Triton Inference Server 的概述
NVIDIA Triton Inference Server 是一款开源的推理服务软件,专为简化人工智能 (AI) 推理过程而设计[^1]。该工具支持多种深度学习和机器学习框架,例如 TensorRT、TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime、OpenVINO 和 Python 等[^3]。此外,它能够在不同的硬件平台上运行,包括 NVIDIA GPUs、x86 CPUs、ARM CPUs 以及 AWS Inferentia,从而满足云端、数据中心、边缘设备和嵌入式系统的多样化需求。
#### 主要功能特性
- **多框架支持**:无论是 TensorFlow 还是 PyTorch 训练的模型,都可以通过统一接口进行部署和服务化。
- **跨平台兼容性**:不仅限于 GPU 加速环境,在 CPU 平台上也能提供高效的推理能力。
- **优化性能**:针对不同类型的查询请求(如实时推断、批量处理、组合任务及音视频流),提供了专门的性能调优机制[^1]。
- **动态批处理**:自动聚合多个小型输入以形成更大的批次,提高资源利用率的同时降低延迟。
- **模型版本管理**:允许同时托管同一模型的不同变体或迭代版本,并按需切换至最新版或者特定历史记录点。
以下是展示如何设置基本 HTTP 客户端连接并与服务器交互的一段 Python 示例代码:
```python
import tritonclient.http as http_client
from PIL import Image
import numpy as np
# 初始化HTTP客户端实例
triton_client = http_client.InferenceServerClient(url="localhost:8000")
image_path = 'example.jpg'
img = Image.open(image_path).resize((224, 224))
data = np.array(img).astype(np.float32)[np.newaxis,...]
inputs = []
outputs = []
input_tensor = http_client.InferInput('INPUT__0', data.shape, datatype='FP32')
input_tensor.set_data_from_numpy(data)
inputs.append(input_tensor)
output_tensor = http_client.InferRequestedOutput('OUTPUT__0')
outputs.append(output_tensor)
response = triton_client.infer(model_name="resnet", inputs=inputs, outputs=outputs)
result = response.as_numpy('OUTPUT__0')
print(result.argmax())
```
此脚本展示了怎样利用 `tritonclient` 库向远程主机上的 ResNet 模型发送一张图片用于分类预测操作。
### 实际应用场景案例分析 - 自动驾驶领域中的运用
在实际工业界里头,像蔚来汽车(NIO)这样的企业已经成功地把 NVIDIA Triton 集成到了它们各自的自动驾驶系统当中去改善整体表现水平[^2]。具体来说就是借助 GPU 来完成诸如图像解码之类的前期准备工作环节;这样一来既缓解了传统方式下由客户机侧承担过多运算负载所带来的压力状况同时也缩短了相应时间周期长度进而达成更加快捷精准的目标识别效果。
另外值得注意的是由于所有这些额外附加的功能都被封装进了单独的服务层内部所以当未来有新的算法模块上线之时根本不需要再去改动任何前端部分就能轻松实现无缝衔接过渡转换动作啦!
总结而言,NVIDIA推出的这款产品确实为广大开发者们解决了很多棘手难题同时还极大地促进了整个行业的进步发展进程.
sherpa onnx
### Sherpa 与 ONNX 集成概述
Sherpa-ONNX 是一个专注于语音识别和其他领域模型的工具集,其核心功能在于支持将机器学习模型转换为 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式并进行高效部署[^1]。通过这种集成方式,开发者能够利用 ONNX 提供的强大跨平台兼容性和性能优化能力。
#### 安装与配置
为了实现 Sherpa 和 ONNNX 的集成,在 Windows on ARM 平台下编译 Python 库 `sherpa-onnx` 可能是一个典型场景[^2]。此过程通常包括以下几个方面的工作:
- **环境准备**:确保开发环境中已安装必要的依赖项,例如 CMake、Python 开发包以及 ONNX Runtime 支持。
- **源码获取**:从官方仓库克隆最新版本的代码资源。
- **构建流程**:按照文档指引完成项目的本地化编译工作,并正确设置相关路径及环境变量以便后续调用。
#### 使用 Triton 进行推理服务扩展
除了基本的功能外,还可以借助 NVIDIA 推出的开源软件——Triton Inference Server 来进一步增强系统的服务能力[^3]。具体来说就是把经过训练好的神经网络模型加载到服务器上运行预测任务的同时保持高吞吐量低延迟特性。这种方式特别适合大规模生产环境下应用需求。
以下是基于 Pyhton 调用的一个简单例子展示如何初始化一个包含 ASR(自动语音识别) 功能的应用程序实例:
```python
import sherpa_onnx
def create_recognizer():
recognizer = sherpa_onnx.Recorder(
tokens="tokens.txt",
encoder="encoder.onnx",
decoder="decoder.onnx",
joiner="joiner.onnx"
)
return recognizer
if __name__ == "__main__":
recognizer = create_recognizer()
stream = recognizer.create_stream()
# 假设我们有一个音频文件名为 test.wav
import soundfile as sf
samples, sample_rate = sf.read("test.wav")
stream.accept_waveform(sample_rate, samples.tobytes())
result = stream.result()
print(result)
```
上述脚本展示了创建一个用于实时处理输入声音流的对象的过程,并演示了读取 WAV 文件作为测试数据的方法。
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