TIS教程01-安装

小鱼儿 2022-09-04 15:53 245阅读 0赞

## 简介 ##

TIS（Triton Inference Server）是NVIDIA推出的AI模型部署框架，前身为ensorRT Inference Server，它支持多种深度学习框架作为backend（如TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX等）甚至可以集成多个backend，如下图所示，通过TIS部署的服务可以通过HTTP或者gRPC的方式请求。目前，PyTorch的模型部署其实还不是很完善，主流的部署框架其实就是TorchServe和Triton，相较于前者使用Java，我这边还是比较喜欢Triton一些，所以这个系列的核心就是利用Triton部署PyTorch模型。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## 安装 ##

安装Triton之前必须确保显卡驱动正确安装，且已经成功安装docker和nvidia-docker，具体可以参考[我之前的教程][Link 1]，因为后续的安装都需要基于docker来进行（也推荐采用这种方式）。

接下来，需要登录[NVIDIA NGC][]以便于获取镜像的地址，不过这时并不能成功获取镜像，需要先获得API Key才能获取镜像，注册流程见下图。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

注册后，使用下面的框中命令登录docker，登录成功后（会有Login Succeeded提示）。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

接着，再访问[TIS镜像地址][TIS]获取镜像地址，并使用下图框中的命令拉取最新的镜像。当然，这个版本很新，对显卡驱动要求较高，我所用的机器的显卡驱动也才455版本，因此我这里使用旧版本，命令如下。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.10-py3

此时也可以通过将镜像保存到本地以便使用，这是因为其实从nvidia官方下载这个镜像其实挺慢的。相关的命令如下。

# 保存镜像
    docker save -o tritonserver-20.10-py3.tar nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.10-py3
    
    # 加载镜像
    sudo docker load < tritonserver-21.07-py3.tar

## 运行 ##

在运行镜像之前，我们按照官方的推荐建立一个模型仓库，该仓库中按照模型名存放着tensorrt engine文件，该文件夹有如下格式，具体如何设置配置文件后面的文章会提到（主要是模型配置文件和各个版本的模型文件，参考[官方示例][Link 2]，这里的1指的就是版本1）。

model_repository/
    └── inception_graphdef
        ├── 1
        │   └── model.graphdef
        ├── config.pbtxt
        └── inception_labels.txt

然后，我们运行可使用GPU的镜像并将模型仓库映射到容器中的根目录下的`models`文件夹中，命令如下，其中的命令均为docker常用命令（设置是使用本机第3号GPU卡），这里不多做赘述，可以查看我的Docker教程。

docker run --gpus '"device=3"' --rm -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 -v/home/zhouchen/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.10-py3 tritonserver --model-repository=/models

此时出现下图所示的状态，没有报ERROR代表服务开启成功。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

由于这时候后端还没有写具体的接口，这里调用默认接口测试一下，使用命令`curl -v localhost:8000/v2/health/ready`，有如下的反馈代表后端部署成功，可以正常访问。

*   Trying 127.0.0.1...
    * TCP_NODELAY set
    * Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
    > GET /v2/health/ready HTTP/1.1
    > Host: localhost:8000
    > User-Agent: curl/7.58.0
    > Accept: */*
    >
    < HTTP/1.1 200 OK
    < Content-Length: 0
    < Content-Type: text/plain
    <
    * Connection #0 to host localhost left intact

至此，初步TIS的部署就初步完成了。

## 总结 ##

本文主要介绍了Triton Inference Server的安装教程，具体可以查看[官方文档][Link 3]。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20220829/e85b9c142608466192ac152826d53e8e.png
[Link 1]: https://zhouchen.blog.csdn.net/article/details/110679750
[NVIDIA NGC]: https://ngc.nvidia.com/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20220829/8ac554a078294dcd8842c8e7bee57527.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20220829/4900dc6a21ad4f8ca757ed1f59afe444.png
[TIS]: https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tritonserver
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20220829/64cc70768c63435891b60fb9ddf08851.png
[Link 2]: https://github.com/triton-inference-server/server/tree/r21.07/docs/examples
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20220829/0659a404982b4345a21f5a598d7ac402.png
[Link 3]: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/index.html