在部署人工智能（AI）模型时，Python是开发人员的热门选择，而PyTriton正迅速成为这项任务的热门工具。今天，我们将深入研究 PyTriton 的来龙去脉，以及它如何让您作为开发人员的生活变得更加轻松。
什么是PyTriton？
“PyTriton是一个类似Flask/FastAPI的接口，简化了Triton在Python环境中的部署。
如果你想知道PyTriton是什么，你并不孤单。 PyTriton是一个用户友好的界面，允许Python开发人员利用Triton Inference Server来为AI模型提供服务。这款开源软件旨在为 CPU 和 GPU 上具有卓越性能的 AI 模型提供服务，使其成为 Python 开发人员的绝佳选择。借助 PyTriton，您可以快速构建原型和测试机器学习模型，同时受益于高 GPU 利用率。
此接口是一个很棒的工具，因为它消除了设置模型存储库和将模型从开发迁移到生产环境的需要。如果您正在使用像 JAX 这样的框架或复杂的管道，这些管道构成了应用程序代码的一部分，而 Triton 推理服务器中没有专用后端，那么 PyTriton 尤其有益。
PyTriton， Flask or FastAPI
您可能熟悉Flask和FastAPI – 用于部署Python应用程序的流行Web框架。但是，在AI推理方面，这些平台确实存在一定的局限性：
它们不支持开箱即用的 AI 推理功能，例如 GPU 加速、动态批处理或多节点推理。
它们通常需要自定义逻辑来处理特定用例，例如音频/视频流输入、有状态处理或预处理输入数据以适合模型。
监视应用程序性能和规模可能有点棘手，因为有关计算和内存利用率或推理延迟的指标不容易访问。
PyTriton 的优点
相比之下，PyTriton大大简化了部署过程。如果您是 Flask 用户，您会发现它的界面很熟悉，使安装和设置变得轻而易举。以下是使用 PyTriton 的一些显着好处：
- 轻松设置：您只需一行代码即可调出 NVIDIA Triton。
- 简化模型处理：无需设置模型存储库和处理模型格式转换。
- 灵活性：无需任何修改即可使用现有的推理管道代码。
- 适应性：PyTriton 支持众多装饰器来适应模型输入。
代码示例
PyTriton在其Github页面上提供了几个代码示例，以帮助开发人员更好地理解其功能。这些示例涉及动态批处理、在线学习和大型语言模型的多节点推理等关键领域。让我们仔细看看这些功能。
动态批处理是 PyTriton 的一个突出功能。它允许您从模型的多个调用应用程序批量处理推理请求，同时仍满足延迟要求。使用 PyTriton，您可以控制支持推理服务器的不同模型实例的数量。此功能使你能够从两个不同的终结点同时训练和提供同一模型。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun237616.html
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