Triton#

Triton Inference Server - это высокопроизводительный инструмент для развертывания и обслуживания ML/DL-моделей в production-средах. Он поддерживает широкий спектр фреймворков (TensorFlow, PyTorch, ONNX и т.д.) и аппаратных ускорителей (GPU, CPU, TPU). Triton обеспечивает масштабируемость, низкую задержку и гибкость, упрощая inference моделей в реальном времени и пакетной обработке.

Примечание

Inference - это применение обученной ML-модели к новым данным для генерации предиктивной аналитики или решений.

Область применения#

Инструмент применяется, при обслуживании ML-моделей в средах с высокими требованиями к производительности и параллелизму. Он используется в задачах компьютерного зрения, NLP, рекомендательных систем, а так же в облачных решениях. Инструмент Triton актуален в случаях, когда требуется запуск множества моделей, управлять ресурсами и минимизировать задержки.

Примечание

Параллелизм - способ организации вычислений, при котором несколько задач выполняются одновременно, задействуя разные ресурсы системы (ядра CPU, Pod в кластере).

Назначение#

Основная задача Triton Inference Server - это оптимизация использования вычислительных ресурсов за счет параллельной обработки запросов и динамической балансировки загрузки. Это позволяет обрабатывать множественные запросы одновременно, минимизируя задержки и максимизируя пропускную способность системы. Инструмент поддерживает масштабируемость, что важно в распределенных средах, где требуется горизонтальное масштабирование для обработки большого объема данных. Triton также обеспечивает возможность работы с несколькими версиями моделей и их тестирования в реальном времени. Он является универсальным решением для развертывания AI-приложений в облачных, локальных или гибридных инфраструктурах.

Функциональность#

  • Поддержка множества фреймворков: TensorFlow, PyTorch, ONNX и других.

  • Оптимизация ресурсов: динамический batching, параллельная обработка на GPU/CPU для снижения задержек и повышения пропускной способности.

  • Управление версиями моделей: A/B-тестирование, плавное обновление и откат моделей.

  • Масштабируемость: интеграция с DropApp для автоматического масштабирования и балансировки нагрузки.