菲特技术丨NVIDIA Triton推理服务框架，利于深度学习模...

今天，我们将为大家介绍【NVIDIA Triton推理服务框架】。NVIDIA Triton Inference Server是官方出品的一个开源的推理服务软件（框架），它标准化了AI模型的部署和执行，并在生产环境中提供快速可扩展的人工智能解决方案。

01 什么是推理服务框架？

       推理服务框架在现代的机器学习和深度学习应用中扮演着至关重要的角色。当我们成功训练出一个强大的模型后，如何将其有效地部署到生产环境中并提供实时的推理服务，成为一个关键的挑战。推理服务框架的出现解决了这个问题，为我们提供了强大而可靠的工具和平台来部署和管理我们的模型。

       推理服务框架允许我们将训练好的模型转换为可用于推理的服务端点，以便通过API或其他接口提供实时的预测功能。这样，我们的模型可以与其他系统和应用集成，实现自动化决策、数据分析、图像识别、语音处理等各种应用。推理服务框架提供了高性能、可扩展和灵活的服务架构，能够应对大规模的并发请求，并提供实时的响应。

02 常见的推理框架

 随着深度学习的快速发展和广泛应用，越来越多的推理服务框架涌现出来，如TensorFlow Serving、TorchServe和ONNX Runtime等。这些框架提供了各种功能和特性，包括模型部署、动态加载、多模型支持、负载均衡和监控等，以满足不同的需求和场景。

       推理服务框架的出现极大地简化了模型部署的复杂性，并加速了将机器学习模型应用于实际问题的过程。它们为研究人员、工程师和数据科学家提供了一个强大的工具箱，使他们能够更加专注于模型开发和应用创新。随着推理服务框架的不断演进和完善，我们可以期待更多创新和应用的涌现，将人工智能技术推向新的高度。

03 NVIDIA Triton特点

相比于其它推理服务框架，其具有以下特点：

1.对Python优秀的支持，Python对Triton的原生支持使机器学习模型的性能和效率的快速原型设计和测试成为可能。一行代码就可以启动Triton Inference Server，提供动态批处理、并发模型执行以及在Python代码中支持GPU和CPU等优点。这消除了设置模型库和转换模型格式的需要。现有的推理流水线代码无需修改即可使用。

2.多模型的支持，Triton为高效的多模型推理带来了新的模型编排功能。该功能作为生产服务运行，按需加载模型，不使用时卸载模型。它通过在单个GPU服务器上放置尽可能多的模型来有效地分配GPU资源，并帮助将不同框架的模型分组以高效地使用内存。

3.部署环境移植性强，使用Docker容器化技术，打包成独立的容器，在容器环境中运行，并且支持K8s，从而实现高度的可移植性和灵活性。

4.优化模型配置与模型分析，Triton的Model Analyzer是一种自动评估Triton推理服务器中模型部署配置的工具，例如批量大小、精度和目标处理器上的并发执行实例。它帮助选择最优配置以满足应用程序服务质量(QoS)约束(延迟、吞吐量和内存需求)，并将查找最优配置所需的时间从几周缩短到几小时。该工具还支持模型集成和多模型分析。

NVIDAI Triton Inference Server 在上述属性的加持下，使其成为了一个非常受欢迎、强大、灵活的开源框架，将其用于在生产环境中部署和管理深度学习模型的推理服务。它还利用NVIDIA的深度学习加速技术，提供了高性能和低延迟的推理引擎，并通过容器化部署和多模型支持，简化了模型部署的复杂性。这使得研究人员、开发者和工程师能够更轻松地将深度学习模型应用于实际问题，并实现高效的推理服务。

      最后值得一提的是，既然是官方出品，NVIDIA  Triton Inference Server还支持自定义后端。当遇见官方不支持的小众或自研训练推理结构时，它提供了C++、Python两种语言的自定义推理后端接口。只要按照要求实现对应接口内容，就达到将其添加到其后端中，当作自带后端进行使用。

      站在官方的角度来开发的推理框架，其目的必定是尽可能的兼容更多的模型和代码，使其成为一个标准统一的推理框架。同时，也利用对自家算力硬件的认知，在处理张量计算、通讯方面肯定会更得心应手，制定的相关机制更加贴合硬件逻辑。