jypter中triton部署
时间: 2025-07-09 19:05:43 浏览: 4
在 Jupyter Notebook 中部署 Triton 推理服务需要多个步骤,包括构建模型、启动 Triton Inference Server 并通过 Python 客户端与之交互。以下是一个详细的指南:
### 1. 准备 Triton 模型
Triton 要求模型以特定的目录结构进行组织,并包含一个 `config.pbtxt` 文件来描述模型配置。例如,对于 ONNX 模型,基本目录结构如下:
```
models/
└── my_model/
├── config.pbtxt
└── 1/
└── model.onnx
```
`config.pbtxt` 的示例内容:
```protobuf
name: "my_model"
platform: "onnxruntime_onnx"
max_batch_size: 1
input [
{
name: "input"
data_type: TYPE_FP32
dims: [ 3, 224, 224 ]
}
]
output [
{
name: "output"
data_type: TYPE_FP32
dims: [ 1000 ]
}
]
```
### 2. 启动 Triton Inference Server
你可以使用 Docker 来运行 Triton Inference Server。假设你的模型存放在本地的 `models/` 目录下,可以使用以下命令启动 Triton 服务器:
```bash
docker run --gpus all --rm -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 \
-v $(pwd)/models:/models \
nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.12-py3 tritonserver --model-repository=/models
```
此命令会将 Triton 服务器绑定到本地的 `8000`(HTTP)、`8001`(gRPC)和 `8002`(管理接口)端口,并加载指定路径下的模型。
### 3. 在 Jupyter Notebook 中与 Triton 交互
安装 Triton 的 Python 客户端库:
```bash
pip install tritonclient[all]
```
接下来,在 Jupyter Notebook 中编写代码以与 Triton 进行推理请求。以下是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
import tritonclient.http as httpclient
# 创建 Triton HTTP 客户端实例
triton_client = httpclient.InferenceServerClient(url="localhost:8000")
# 加载模型
triton_client.load_model(model_name="my_model")
# 等待模型加载完成
while not triton_client.is_model_ready("my_model"):
pass
# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 创建输入对象
inputs = [httpclient.InferInput("input", input_data.shape, "FP32")]
inputs[0].set_data_from_numpy(input_data)
# 设置输出对象
outputs = [httpclient.InferRequestedOutput("output")]
# 发送推理请求
response = triton_client.infer(model_name="my_model", inputs=inputs, outputs=outputs)
# 获取推理结果
result = response.as_numpy("output")
print(result)
```
### 4. 常见问题排查
- **模型未加载**:确保 `config.pbtxt` 配置正确,并且 Triton 日志中没有错误提示。
- **GPU 资源不足**:检查 GPU 内存是否足够,或尝试减少批量大小。
- **客户端连接失败**:确认 Triton 服务器已启动并监听正确的端口。
###
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