ಪರಿಚಯ: ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಶ್ನೆ
ಪ್ರತಿ AI ತಂಡವು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ತಿರುವು ಬಿಂದುವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ: ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಭರವಸೆ ನೀಡುವ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ಗೆ ಪದವಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ, ಸರಳವಾಗಿ "ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು" ಎಂಬುದಲ್ಲ, ಆದರೆ "ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು". NVIDIA ಯ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, GPU ಗಳು ಮತ್ತು CPU ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ಲೇನ್ ಆಗಿ ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ಏಕೆ ಎಂಬುದರಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದು: ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಸೀಮಾಂತ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿರುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು - ಸೆಟಪ್, ಮಾದರಿ ಸಂರಚನೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಪರೇಟರ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ: ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ವಿಶಾಲವಾದ ಸೂಚ್ಯಾರ್ಥವು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ: ಸರ್ವಿಂಗ್ ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದು. ನೀವು ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ವೆಚ್ಚಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ. ಟ್ರೈಟಾನ್ ಆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುವಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನ ಹಿಂದೆ ಮಾದರಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರನ್ಟೈಮ್ಗಳು, ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೂಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ NVIDIA ಯ ಹೂಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಇದು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ.
ಹಿನ್ನೆಲೆ: ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟಾಕ್ನಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಆಧುನಿಕ ML ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಳ ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
- ಬಹು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು: PyTorch, TensorFlow, ONNX ರನ್ಟೈಮ್, XGBoost/Fil, TensorRT-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು.
- ಬಹು ವಿಧಾನಗಳು: ಪಠ್ಯ, ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷಣ, ಟ್ಯಾಬ್ಲರ್.
- ಬಹು ಪರಿಸರಗಳು: ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ GPU ಗಳು, ಕ್ಲೌಡ್ GPU ಗಳು, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು, ಎಡ್ಜ್.
ಏಕೀಕರಿಸುವ ಲೇಯರ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯು ಬೆಸ್ಪೋಕ್ ಸರ್ವಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೈಟಾನ್ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಬಹು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ; ಏಕರೂಪದ HTTP/GRPC ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಏಕಕಾಲಿಕ ಮಾದರಿ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೀಕ್ಷಣೆ (Prometheus) ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ (Kubernetes) ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ - ವಿಶೇಷವಾಗಿ TensorRT, CUDA ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ SLO ಗಳನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಯೋಜನೆ - ವಿಸ್ತಾರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ - ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಸ್ಟಾಕ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ ಎಂದರೆ MLOps ಪ್ಲೇನ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ: ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನ ಹಿಂದೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪೂರೈಕೆಯನ್ನು (ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು) ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು). ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವವರು - ಇಲ್ಲಿ, ಟ್ರೈಟಾನ್ - ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಡೇಟಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ (ಉದಾ., ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್) ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಹೂಡಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಆರ್ಥಿಕತೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನೀವು ಟ್ರೈಟಾನ್ಗೆ ಎಷ್ಟು ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುತ್ತೀರೋ, ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಲಿವರೇಜ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ.
ವಿಧಾನ: ಟ್ರೈಟಾನ್ಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ಲೇಬುಕ್
ಕೆಳಗಿನ ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕನಿಷ್ಠ, ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಬೇಸ್ಲೈನ್.
- ಸರಿಯಾದ ನಿಯೋಜನೆ ತಲಾಧಾರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
- ಸ್ಥಳೀಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: GPU-ಶಕ್ತಗೊಂಡ ವರ್ಕ್ಸ್ಟೇಷನ್ನಲ್ಲಿ ಡಾಕರ್. ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
- ಕ್ಲೌಡ್ ಸಿಂಗಲ್-ನೋಡ್: ನಿರ್ವಹಿಸಿದ GPU VM ಅಥವಾ ಕಂಟೇನರ್ ಸೇವೆ; ಪೈಲಟ್ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು.
- Kubernetes: ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್. ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು GPU ಗಳು, GPU ಸಾಧನ ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಲ್ಮ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೋಡ್ ಪೂಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಕಸ್ಟಮ್ ಕಂಟೇನರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು Vertex AI ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬೇಕಾದರೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಮ: ನಿಮಗೆ ಕಠಿಣ SLO ಗಳು, ಬಹು-ಮಾದರಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ಮತ್ತು ರೋಲಿಂಗ್ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ಗಳು ಬೇಕಾದರೆ, Kubernetes ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ವೆಂಡರ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ವೇಗದ ಸಮಯ-ಮೌಲ್ಯ ಬೇಕಾದರೆ, Vertex AI ಕಸ್ಟಮ್ ಕಂಟೇನರ್ಗಳಂತಹ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮಾರ್ಗವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ
ಟ್ರೈಟಾನ್ ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್, NFS, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ - ಹೀಗೆ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ:
ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳು:
- ಆವೃತ್ತಿ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳು (1, 2, …) ಸುರಕ್ಷಿತ ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
- ಮಾದರಿ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಂತೆ ಇರಿಸಿ; ಪರಿಸರಗಳ ಮೂಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲು CI/CD ಬಳಸಿ.
- ಭಾಗಶಃ ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪರಮಾಣು ನವೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ (ಉದಾ., ರಿವಿಷನಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್).
- ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ config.pbtxt ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ
ಮಾದರಿ ಕಾನ್ಫಿಗ್ನಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಲಿವರೇಜ್ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕನಿಷ್ಠ:
- backend ಅಥವಾ platform: ಉದಾ., “tensorflow”, “pytorch”, “onnxruntime”, “tensorrt”.
- max_batch_size: ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು >0 ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಇನ್ಪುಟ್/ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು.
ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು:
- instance_group: ಏಕಕಾಲೀನತೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿ GPU ಗೆ ಬಹು ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
- dynamic_batching: ಥ್ರೋಪುಟ್/ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಟ್ರೇಡ್ಆಫ್ಗಳಿಗಾಗಿ preferred_batch_size, max_queue_delay_microseconds.
- response_cache: ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ (ಬೆಂಬಲಿಸಿದಾಗ).
- ensemble ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆ: ಪೂರ್ವ/ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
- ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ರನ್ ಮಾಡಿ
ಸರಳವಾದ ಪ್ರಾರಂಭವೆಂದರೆ ಅಧಿಕೃತ ಕಂಟೇನರ್:
- docker run --gpus all -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 -v /path/to/models:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:xx.yy-py3 tritonserver --model-repository=/models
ಪೋರ್ಟ್ಗಳು:
- 8002: ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು (Prometheus)
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ:
- ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ --exit-on-error=false.
- ಸ್ವಯಂ-ರಚಿತ ಕಾನ್ಫಿಗ್ಗಳಿಗಾಗಿ --strict-model-config=false (ಮಾದರಿ ರಚನೆಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು; ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಾನ್ಫಿಗ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ).
- ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ
ಟ್ರೈಟಾನ್ SDK ಗಳನ್ನು (Python, C++, Java) ಅಥವಾ ಕಚ್ಚಾ HTTP/gRPC ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಮೂಲ REST ಫ್ಲೋ:
- ಆಕಾರ/ರೀತಿಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ.
- ಸರಿಯಾಗಿ ಆಕಾರದ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ POST ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ವಿನಂತಿಗಳು.
- ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಿ; ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲೇಯರ್ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ.
ಮಾದರಿ:
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೆಚ್ಚಗಾಗಿಸಿ (ಆರಂಭಿಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ).
- ವಾಸ್ತವಿಕ ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ (ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಅಥವಾ ರಿಪ್ಲೇಡ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್).
- ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲೀನತೆ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್
GPU ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಮುಖ ಟ್ರೇಡ್ಆಫ್ ಎಂದರೆ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ವಿಳಂಬ (ಲೇಟೆನ್ಸಿ) ವಿರುದ್ಧ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ (ಥ್ರೋಪುಟ್). ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಲೂಪ್:
- ಮಾದರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ max_batch_size ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ಆದ್ಯತೆಯ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ., 8, 16, 32) ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಗುರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ max_queue_delay (ಉದಾ., 100–400 ಮೈಕ್ರೋಸೆಕೆಂಡ್ಗಳು; ಥ್ರೋಪುಟ್-ಹೆವಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಜಾಬ್ಗಳಿಗೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿ) ಯೊಂದಿಗೆ dynamic_batching ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
- ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು instance_group ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ; ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ (p95/p99) ಮತ್ತು GPU ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
- ಪೋರ್ಟ್ 8002 ರಲ್ಲಿ Prometheus ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ; ಪ್ರತಿ-ಮಾದರಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಿ (ವಿನಂತಿಗಳು, ಕ್ಯೂ ಸಮಯ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಮಯ, GPU ಬಳಕೆ).
- SLO ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ಉದಾ., p95 < 50 ms, ದೋಷ ದರ < 0.1%.
- ಡ್ರಿಫ್ಟ್ಗಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ: ಹಠಾತ್ ಕ್ಯೂ ಸಮಯದ ಹೆಚ್ಚಳ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳು ಮುರಿದ ಮಾದರಿ ಕಾನ್ಫಿಗ್ ಅಥವಾ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಉಲ್ಬಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
- ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: TensorRT ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್
- NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಗಳಿಕೆಗಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು TensorRT ಇಂಜಿನ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದೊಂದಿಗೆ FP16 ಅಥವಾ INT8 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ; ನಿಖರತೆಯ ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ONNX ರಫ್ತನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯ ಲೇಯರ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿ; ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ, ಲಾಂಚ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬೆಂಬಲಿತ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ CUDA ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.
- ಬಹು-ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಸರ್ವಿಂಗ್
- ಬಹು-ಮಾದರಿ ನೋಡ್ಗಳು: ನಿದರ್ಶನ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ GPU ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ; ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- Ensembles: ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಹಾಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸರಣೀಕರಣದ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಟ್ರೈಟಾನ್ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು (ಪೂರ್ವಸಂಸ್ಕರಣೆ -> ಮಾದರಿ A -> ಮಾದರಿ B -> ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
- Kubernetes ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆ ಮಾದರಿಗಳು
- ಪ್ರತಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿ ಪಾಡ್ಗೆ ಬಹು-ಮಾದರಿ: ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳು, GPU ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಔಟ್ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಎಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಲ್ಲಿ (ಕ್ಯೂ ಸಮಯ, GPU ಬಳಕೆ) ಸಮತಲ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲರ್ (HPA).
- ಹೊಸ ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಯಾನರಿ ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳು, ನಂತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲೇಯರ್ ಅಥವಾ ಸೇವಾ ಮೆಶ್ ಮೂಲಕ ಟ್ರಾಫಿಕ್ನ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.
Vertex AI ನಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು (ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮಾದರಿ)
ನೀವು ಕ್ಲೌಡ್-ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ (ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಲಾಗಿಂಗ್, ಭದ್ರತೆ) ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, Vertex AI ಕಸ್ಟಮ್ ಕಂಟೇನರ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಹರಿವು:
- ಅಧಿಕೃತ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಬೇಸ್ನಿಂದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ; ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ನಕಲಿಸಿ ಅಥವಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ನಿಂದ ಮೌಂಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಟ್ರೈಟಾನ್ ಕಂಟೇನರ್ಗೆ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಡುವ Vertex AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ.
Kubernetes ಅಥವಾ GPU ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಾವಾಗಿಯೇ ನಿರ್ವಹಿಸದೆ ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಈ ಮಾದರಿಯು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸರಳ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಉದಾಹರಣೆ
ಸನ್ನಿವೇಶ: ನೀವು ONNX ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿದ ResNet50 ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.
ಕ್ರಮಗಳು:
- ONNX ಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ: resnet50.onnx
- ಮಾದರಿ config.pbtxt:
name: "resnet50"
platform: "onnxruntime_onnx"
max_batch_size: 32
ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು NVIDIA ಯ ವಿವರವಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು.
ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸೂಚನೆಗಳು: ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ರೇಖೆಗಳು
ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ ಮೂರು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪಾಠಗಳಿವೆ:
- ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ಹಿಂದೆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುವುದು ಪ್ರತಿ-ಮಾದರಿ ಸೀಮಾಂತ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸ್ನಾಯು ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಎತ್ತರದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಲಿವರೇಜ್ ಆಗಿದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನದ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲ; ಅವು ವೆಚ್ಚ-ನಿಯಂತ್ರಣ ಲಿವರ್ಗಳಾಗಿವೆ. ವಿನಂತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು GPU ಬಳಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು SLO ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವಾಗ ಪ್ರತಿ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ಗೆ ವೆಚ್ಚದ ರೇಖೆಯನ್ನು ಚಪ್ಪಟೆಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ.
- ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಕಂಟೇನರೀಕರಿಸಿದ ನಿಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಚರ್ನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಲಾಕ್-ಇನ್ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಾಗ ಆ ಆಯ್ಕೆಯು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಶಿಸ್ತನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ: ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು (ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ, ಏಕಕಾಲೀನತೆ, ನಿಖರತೆ), ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು (p95 ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಥ್ರೋಪುಟ್, ವೆಚ್ಚ) ಮತ್ತು ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಯಾವುದೇ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಆ ಶಿಸ್ತು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಆಗಿದೆ.
ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ Sider.AI ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ
ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ವೃದ್ಧಿಯಾಗಿ Sider.AI ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಟ್ರೈಟಾನ್ ಸೇವೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವಾಗ, ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಮಾದರಿ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು, ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ನಾದ್ಯಂತ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಮಾದರಿಗಳು, ಕಾನ್ಫಿಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್ಗಳ ಸುತ್ತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಸಾಧನವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ: config.pbtxt ಬದಲಾವಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಹಂಚಿಕೆಯ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅಥವಾ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಹಿಂಜರಿತಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾದ ಮೂಲ-ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತೊಂದರೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ
- ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಆಕಾರಗಳು/dtypes: ಮಾದರಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ.
- ಅತಿಯಾದ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್: ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ದೊಡ್ಡ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳು; ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ವಿಸ್ತರಿಸಿ.
- GPU ಮೆಮೊರಿ ಓವರ್ಕಮಿಟ್: ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರಿ; ಹೆಡ್ರೂಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು nvidia-smi ಬಳಸಿ.
- ಪೂರ್ವ/ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು: ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪೂರ್ವ/ನಂತರದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಟ್ರೈಟಾನ್ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ಗಳಿಗೆ ಸರಿಸಿ.
- ಆವೃತ್ತಿ ಶಿಸ್ತಿನ ಕೊರತೆ: ಯಾವಾಗಲೂ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪಿನ್ ಮಾಡಿ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ.
ವೆಚ್ಚದ ಮಾದರಿಯ ಕುರಿತು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಟಿಪ್ಪಣಿ
- ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ GPU-ಗಂಟೆಯ ವೆಚ್ಚವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ; ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಲಿವರ್ ಆಗಿದೆ. ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯು ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು - ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ.
- ನಿಖರತೆಯ ಟ್ರೇಡ್ಆಫ್ಗಳು (FP32 -> FP16 -> INT8) ಸ್ಟೆಪ್-ಫಂಕ್ಷನ್ ಗಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ; ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತಹ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಬಹು-ಮಾದರಿ ಕೋಲೋಕೇಶನ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಗದ್ದಲದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ಕೆಲವು ಲೇಟೆನ್ಸಿ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ.
ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ ಅರಿವು
NVIDIA ಹೊಸ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳು, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಬಿಡುಗಡೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಡಿಸಿಪ್ಲಿನ್ನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಕಸ್ಟಮ್ ಕಂಟೇನರ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ GPU ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದರಿಂದ, ಕಡಿಮೆ ಭೇದವಿಲ್ಲದ ಭಾರೀ ಎತ್ತುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿ, ಯೋಜನೆಯನ್ನಾಗಿ ಅಲ್ಲ
ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಬಾರಿ ನಿಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯವಲ್ಲ; ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ತುಣುಕುಗಳು - ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು, config.pbtxt ಗಳು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ಗಳು - ನೇರವಾಗಿವೆ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ನೀವು SLO ಗಳು ಮತ್ತು ಯುನಿಟ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಆ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಲಿವರ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಭೂದೃಶ್ಯವು ವೈವಿಧ್ಯಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುವಾಗ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುವ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ರೀತಿಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು, ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವುದು: ಸರ್ವಿಂಗ್ ಒಂದು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮತ್ತು ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅದನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಿಮಗೆ ಸರಿಯಾದ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
FAQ
Q1:ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ನಾನು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಒಂದು ಬಹು-ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಾದ್ಯಂತ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ API ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
Q2:ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿಗಾಗಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು?
max_batch_size ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಲೇಟೆನ್ಸಿ-ಸೆನ್ಸಿಟಿವ್ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಆದ್ಯತೆಯ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬಿಗಿಯಾದ max_queue_delay ನೊಂದಿಗೆ dynamic_batching ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಟೈಲ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು p95/p99 ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು instance_group ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
Q3:ನಾನು Vertex AI ನಂತಹ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ನೀವು Vertex AI ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಕಂಟೇನರ್ನಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನಂತರ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಕ್ಲೌಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ಲೇನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಟ್ರೈಟಾನ್ನ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
Q4:NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ರೈಟಾನ್ಗಾಗಿ ನಾನು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು?
ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು TensorRT ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದೊಂದಿಗೆ FP16 ಅಥವಾ INT8 ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ CUDA ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನಿಖರತೆಯ ಬಜೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ SLO ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನದ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ.
Q5:ಟ್ರೈಟಾನ್ಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್, ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ config.pbtxt ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಆವೃತ್ತಿಯ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ CI/CD ಮೂಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಿ.
