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TritonServer中加载模型,并在Gunicorn上启动Web服务调用模型

TritonServer中加载模型,并在Gunicorn上启动Web服务调用模型

  • 一、TritonServer中加载模型
    • 1.1 搭建本地仓库
    • 1.2 配置文件
    • 1.3 服务端代码
    • 1.4 启动TritonServer
  • 二、Gunicorn上启动Web服务
    • 2.1 安装和配置Gunicorn
    • 2.2 启动Gunicorn
  • 三、调用模型
  • 四、性能优化与监控
  • 五、总结

在深度学习和机器学习的实际应用中,模型的部署和推理服务的高效运行是至关重要的。Triton Inference Server是英伟达Nvidia开源的高性能推理服务器,可以在CPU、GPU上加速模型推理。而Gunicorn则是一个基于Python实现的动态Web服务器/Web容器,实现了WSGI协议,可以与Django、Flask等Web框架集成。本文将详细介绍如何在TritonServer中加载模型,并在Gunicorn上启动Web服务调用模型。

在这里插入图片描述

一、TritonServer中加载模型

1.1 搭建本地仓库

在本地创建一个仓库文件夹,文件夹中各子文件夹代表不同版本的模型,各子文件夹(必须以非0的数字命名)中包含模型文件夹、模型配置文件config.pbtxt,以及服务端代码model.py。文件夹结构如下:

模型名 |— — 版本号 |— — — —模型文件(.bin/.pth…)— — — —config.pbtxt— — — —model.py

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