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。
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
)
