在前面的文章中,已經帶著讀者創建好 Triton 的模型倉、安裝并執行 Triton 推理服務器軟件,接下來就是要安裝 Triton 用戶端軟件,對服務器提出推理請求(requests),才能觸發服務器執行推理計算的任務。
由于用戶端的功能是在向服務器提出推理需求,本身并不參與計算,因此不用考慮設備性能或者是否裝載 GPU 設備,即便是一臺最基本的 Windows 上網本都能使用,只要安裝合適的用戶端軟件就可以。
為了適應更多種使用場景,Triton 用戶端支持 C++/Python/Java/GO 等通用性高的在編程語言,底層還支持 HTTP/REST 與 gRPC 通訊協議,甚至還支持 SSL/TLS 加密選項,以及多種在線壓縮(on-wire compression)算法,內容是相當豐富并且多元化,完整的內容可以在https://github.com/triton-inference-server/client 開源倉里找到,本文只先提供 Python 用戶端的部分。
與服務器的安裝方式類似,NVIDIA 提供以下 4 種安裝方式:
1. 源代碼編譯
這種方式需要從https://github.com/triton-inference-server/client 下載源代碼,執行步驟在https://github.com/triton-inference-server/client#build-using-cmake 環節,通常會遇到的麻煩是步驟繁瑣,并且出錯率較高,因此并不推薦使用這個方法。
2. 可執行文件
Triton 開發團隊為使用者提供編譯好的可執行文件,包括 Ubuntu 20.04、Jetpack 與 Windows 平臺,可以在 https://github.com/triton-inference-server/server/releases/上獲取,每個版本都會提供對應 NGC 容器的版本,如下圖:
![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/76/wKgaomTnVBWAN5owAACx8O1v1TY509.png)
然后到下面的“Assets”選擇合適的版本:
![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/76/wKgaomTnVBaANjaKAADdLtXeBZU843.png)
以裝載 Jetpack 5 的 Orin 為例,就下載 tritonserver2.26.0-jetpack5.0.2.tgz(1.13GB) 壓縮文件到本機上,然后解壓縮到指定目錄下就可以,例如 ${HOME}/triton 目錄,會生成
現在要使用 image_client 這個最基礎的識別終端軟件,對 qa/images/mug.jpg(下圖)這張圖片進行推理。
![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/76/wKgaomTnVBaAYW6eAAkrDPp2XL4017.png)
請先確認 Triton 服務器軟件已經啟動并且處于等待請求的狀態,現在請開啟另一個命令終端,輸入以下指令提交推理請求:
cd ${HOME}/triton
./clients/bin/image_client-mdensenet_onnx-c3-sINCEPTIONqa/images/mug.jpg
這道指令使用 clients/bin/image_client 終端,請求服務器使用 densenet_onnx 推理模型,對 qa/images/mug.jpg(下圖)進行識別。這里的參數“-c 3”是要求識別的分類最多可以到 3 項,指令執行結果如下,表示正確識別圖像的 3 個可能分類:
![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/76/wKgaomTnVBaAAPNeAADNqnPh9Kw296.png)
其他終端軟件會在后面文章中說明。
3. Docker容器版用戶端
在安裝 Triton 服務器軟件一文中已經提過,可以在 NGC 服務器上可以找到 Triton 的相關鏡像,其中 year-xy-py3-sdk 里就有提供用戶端軟件。這里同樣在 Jetson AGX Orin 上用 22.09-py3-sdk 鏡像做示范,請先執行以下指令下載這個鏡像并進入這個容器:
nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3-sdk
docker run -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3-sdk
進入容器之后,執行以下指令進行圖像推理任務:
./install/bin/image_client-mdensenet_onnx-c3-sINCEPTION./images/mug.jpg
執行結果應該會看到如下截屏的內容,表示在這里對 Triton 服務器提出的推理請求,得到正確的計算結果。
![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/76/wKgaomTnVBaAKyMYAAD_itZf0BQ364.png)
同樣的,在容器內 install/bin 目錄下也有將近 30 個編譯好的終端可執行文件,內容與前一項壓縮文件所提供的內容是一致的,在下一篇文章中進行說明。
4. Python 版用戶端
由于 Python 是目前在深度學習領域中最重要的編程語言之一,NVIDIA 為 Triton 提供可直接安裝的 Python 庫,只要執行以下指令就能輕松安裝:
pip3 install tritonclient[all] attrdict -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
這個過程會安裝以下內容:
http
grpc[service_pb2,service_pb2_grpc,model_config_pb2]
如果您在前面下載第 2 部分的壓縮文件并且解壓縮,在該目錄之下的 clients/python 里就提供 30 多個 Triton 的 Python 用戶端腳本;如果沒有下載前面的壓縮文件,現在可以執行以下指令去復制 Triton 項目的 client 開源倉:
git clone https://github.com/triton-inference-server/client
然后在 client 開源倉下的 src/python/examples 里有 30 多個 Triton 的 Python 用戶端腳本。
現在進到 Python 用戶端腳本的目錄里,執行以下指令:
python3 image_client.py -m inception_graphdef -s INCEPTION
${HOME}/triton/server/qa/images/mug.jpg
執行后會顯示如下的結果:
![](https://file1.elecfans.com//web2/M00/98/76/wKgaomTnVBaABX8-AAFy-ZCqvDQ587.png)
得到推理的結果為“COFEE MUG”為正確的,表示 Triton 的 Python 用戶端使用環境是正確的。
以上介紹 4 種安裝 Triton 用戶端軟件的方式,本文只使用 image_client 這個最簡單的圖像分類用戶端工具,另外還有幾個比較重要的用戶端工具,后面會有針對性的深入講解與示范。
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原文標題:NVIDIA Triton 系列文章(6):安裝用戶端軟件
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原文標題:NVIDIA Triton 系列文章(6):安裝用戶端軟件
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