docker安装triton
时间: 2025-07-09 20:56:57 浏览: 9
### 安装和配置 Triton 推理服务器
对于希望在 Docker 中安装并配置 NVIDIA Triton 推理服务器的情况,官方提供了专门用于此目的的镜像。如果拥有 Docker 19.03 或更高版本,则可以利用 GPU 支持来启动容器[^1]。
#### 使用预构建的 Docker 镜像启动 Triton 服务
为了简化设置过程,NVIDIA 提供了一个包含所有必要组件的 Docker 映像。通过简单的命令即可获取最新版的 PyTorch 和其他依赖项:
```bash
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:<tag>-py3
```
这里的 `<tag>` 应替换为所需的特定版本号,例如 `22.12` 表示 2022 年 12 月发布的映像版本。之后可以通过如下指令运行该容器:
```bash
docker run --gpus all -it --rm \
-v /models:/models \ # 将本地模型目录挂载到容器内
-p 8000:8000 # HTTP端口转发
-p 8001:8001 # gRPC端口转发
-p 8002:8002 # Metrics端口转发
nvcr.io/nvidia/tritonserver:<tag>-py3 tritonserver \
--model-repository=/models # 启动时指定模型仓库路径
```
上述命令不仅会下载合适的镜像文件,还会创建一个新的交互式 shell 来访问正在运行的服务实例。同时设置了几个重要的参数选项以便更好地控制和服务于实际应用场景需求。
#### 准备模型库
为了让 Triton 能够加载自定义训练好的机器学习模型,在启动之前还需要准备好相应的模型存储位置,并按照规定的结构组织好各个子目录下的内容。通常情况下,这涉及到将不同框架导出后的模型文件放置在一个共享的位置上,比如 `/models/` 文件夹下,这样就可以被上面提到的 `-v` 参数所指向。
#### 测试部署效果
完成以上步骤后,便可通过 RESTful API 或者 gRPC 协议向已部署的服务发送推理请求来进行验证测试工作。具体实现方式取决于客户端应用程序的选择以及目标平台的支持情况。
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