LLM/Serving 썸네일형 리스트형 [사용법] NVIDIA Triton Inference Server 핵심 구조모든 Python 백엔드는 다음 주요 함수들을 포함하는 TritonPythonModel이라는 클래스를 구현해야 합니다:auto_complete_config (선택사항): 모델 구성 매개변수 설정- 모델의 입력/출력 정보, 배치 크기(max_batch_size) 등 기본 구성을 자동으로 설정합니다.- 예를 들어, 입력 텐서 이름, 데이터 타입(TYPE_FP32) 및 차원([4]) 등을 정의할 수 있습니다.- 이 함수는 모델이 로드될 때 한 번 호출되며, 설정 정보를 Triton 서버에 전달합니다.initialize (선택사항): 모델이 로드될 때 한 번만 호출됨execute (필수): 각 추론 요청마다 호출됨finalize (선택사항): 모델이 언로드될 때 한 번만 호출됨import triton_.. 더보기 [조사] NVIDIA Triton Inference Server 개요- 훈련된 모든 ML, Deep Learning 모델을 모든 프레임워크(e.g. ONNX, Tensorflow, Pytorch, TensorRT)에서 GPU, CPU를 통해 실행하는 것을 돕는다(?)- NVIDIA AI 플랫폼의 일부이며, NVIDIA AI Enterprise와 함께 제공되는 Triton Inference Server는 모든 워크 로드에 걸쳐 AI 모델 배포 및 실행을 표준화 하는 오픈소스이다.--> NIVIDIA의 AI 솔루션에 사용되는 기술인가 보다. --> NVIDIA AI Enterprise와 함께 제공된다. 말 그대로 전 솔루션 공통적으로 사용되는 배포/실행 모듈이다. 장점모든 학습 및 추론 프레임워크 지원 Triton Inference Server를 사용하여 Tensor.. 더보기 이전 1 다음
