Giới Thiệu Chung về Triton Inference Server
Triton Inference Server là một phần mềm mã nguồn mở (open source) phục vụ inference, cho phép người dùng triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) từ nhiều framework học sâu khác nhau, bao gồm TensorRT, TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, RAPIDS FIL và Python. Triton mang đến khả năng inference trên nhiều nền tảng như cloud, data center và thiết bị nhúng, tương thích với GPU NVIDIA, CPU x86, CPU ARM, hoặc AWS Inferentia. Đặc biệt, Triton được tối ưu hóa cho hiệu suất xử lý đa dạng loại truy vấn, bao gồm realtime, batched, ensembles và audio/video streaming.
Bên cạnh đó, Triton cũng tích hợp dễ dàng với các công cụ khác như Kubernetes, Kserve, Prometheus và Grafana, giúp tăng tốc quy trình khoa học dữ liệu và đảm bảo hiệu suất tối ưu cho các ứng dụng AI.
Kiến Trúc của Triton
Cấu Trúc Chính
- Kho Mô Hình (Model Repository): Nơi lưu trữ các mô hình cho hoạt động inference.
- Yêu Cầu Inference: Có thể gửi tới Triton Server thông qua các giao thức HTTP/gRPC hoặc C API.
- Bộ Lập Lịch (Scheduler): Phân phối các yêu cầu tới các mô hình tương ứng, tối ưu hóa hiệu suất thông qua các thuật toán scheduling và batching.
- Backend Framework: Xử lý inference dựa trên các input từ yêu cầu đã được tổng hợp.
Chức Năng Nổi Bật
Hỗ Trợ Nhiều Định Dạng Học Sâu
Triton hỗ trợ các technique tối ưu hóa mô hình Deep Learning, cho phép người dùng dễ dàng chạy các mô hình với hiệu suất cao và linh hoạt.
Batching Động (Dynamic Batching)
Dynamic Batching cho phép tổng hợp nhiều yêu cầu độc lập thành một batch lớn, giúp giảm độ trễ và cải thiện thông lượng. Điều này rất hữu ích cho các ứng dụng như hệ thống gợi ý hoặc phân tích video thời gian thực.
Để kích hoạt dynamic batching, chỉ cần thêm phần dynamic_batching { } vào file config.pbtxt của mỗi mô hình. Ngoài ra, người dùng có thể sử dụng công cụ Model Analyzer của Triton để tự động xác định cấu hình batching phù hợp.
Thực Thi Đồng Thời (Concurrent Model Execution)
Cho phép nhiều mô hình hoặc nhiều phiên bản của mô hình cùng thực thi đồng thời trên GPU, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng AI phức tạp như NLP và Computer Vision.
API Backend Tùy Chỉnh
Triton cho phép bổ sung các phần không phải là mô hình ML, như tokenizer hay feature extractor, thông qua Backend API, từ đó người phát triển có thể tùy chỉnh và mở rộng Triton cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Tính Năng Tổ Hợp Mô Hình (Ensembling Models)
Cho phép xây dựng pipeline từ nhiều mô hình khác nhau, tối ưu hóa hiệu suất và tránh các chi phí chuyển giao tensor trung gian.
Giao Thức Inference
Triton hỗ trợ các giao thức như HTTP/REST và gRPC cho phép người dùng triển khai các yêu cầu inference, kiểm tra tình trạng và thu thập số liệu thống kê về server và mô hình.
Thống Kê và Theo Dõi
Triton cung cấp thiếp lập Prometheus metrics để theo dõi mức độ sử dụng GPU, thông lượng, độ trễ và nhiều yếu tố khác, giúp hệ thống luôn được tối ưu hóa.
Cấu Hình Mô Hình
Mỗi mô hình trong kho chứa phải có cấu hình riêng config.pbtxt, bao gồm thông tin về nền tảng (platform), kích thước batch tối đa, và thông tin đầu vào/đầu ra của mô hình.
Chế Độ Quản Lý Mô Hình (Model Control Modes)
Triton có ba chế độ để quản lý mô hình:
- NONE: Tất cả mô hình được tải khi khởi động.
- EXPLICIT: Chỉ tải các mô hình được chỉ định rõ ràng.
- POLL: Tự động phát hiện và tải các mô hình khi có thay đổi.
Công Cụ Triton
Triton Performance Analyzer
Công cụ CLI này giúp tối ưu hóa hiệu suất inference bằng cách đo lường và thử nghiệm các chiến lược tối ưu hóa khác nhau.
Triton Model Analyzer
Là công cụ giúp tối ưu hóa kết hợp nhiều mô hình trên GPU mà không vượt quá dung lượng bộ nhớ, tự động xác định cấu hình để đạt hiệu suất tốt nhất.
Kết Luận
Bài viết đã giới thiệu tổng quan về Triton Inference Server, cách thức hoạt động và các tính năng nổi bật. Trong các bài viết tiếp theo, chúng tôi sẽ cung cấp hướng dẫn cài đặt chi tiết và các ví dụ cụ thể khi sử dụng Triton Inference Server cùng với các công cụ hỗ trợ.
Tài Liệu Tham Khảo
- Triton Documentations
- Triton Client
- Triton Model Analyzer
- Triton Tutorials
source: viblo
