تخطي إلى المحتوى

Triton خادم الاستدلال مع Ultralytics YOLO11

Triton Inference Server (المعروف سابقًا باسم TensorRT Inference Server) هو حل برمجي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة NVIDIA. وهو يوفر حلاً استدلاليًا سحابيًا مُحسّنًا لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA . Triton يبسط نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الإنتاج. يتيح لك دمج Ultralytics YOLO11 مع Triton Inference Server نشر أعباء عمل استدلالية للتعلم العميق قابلة للتطوير وعالية الأداء. يوفر هذا الدليل خطوات إعداد التكامل واختباره.



شاهد: الشروع في العمل مع NVIDIA Triton Inference Server.

ما هو Triton خادم الاستدلال ؟

Triton تم تصميم Inference Server لنشر مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. وهو يدعم مجموعة واسعة من أطر التعلم العميق والتعلم الآلي، بما في ذلك TensorFlow, PyTorchONNX Runtime، وغيرها الكثير. حالات استخدامه الأساسية هي:

  • خدمة نماذج متعددة من مثيل خادم واحد.
  • تحميل النموذج الديناميكي وتفريغه دون إعادة تشغيل الخادم.
  • الاستدلال التجميعي، مما يسمح باستخدام نماذج متعددة معًا لتحقيق النتائج.
  • إصدار النماذج لاختبار A/B والتحديثات المتجددة.

المتطلبات الأساسية

تأكد من حصولك على المتطلبات الأساسية التالية قبل المتابعة:

  • Docker مثبت على جهازك.
  • التثبيت tritonclient: 
    pip install tritonclient[all]

تصدير YOLO11 إلى تنسيق ONNX

قبل نشر النموذج على Triton ، يجب تصديره إلى تنسيق ONNX . ONNX (Open Neural Network Exchange) وهو تنسيق يسمح بنقل النماذج بين أطر التعلم العميق المختلفة. استخدم صيغة export من الدالة من YOLO الفصل:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load an official model

# Retreive metadata during export
metadata = []


def export_cb(exporter):
    metadata.append(exporter.metadata)


model.add_callback("on_export_end", export_cb)

# Export the model
onnx_file = model.export(format="onnx", dynamic=True)

إعداد مستودع النماذج Triton

Triton مستودع النماذج هو موقع تخزين حيث يمكن الوصول إلى النماذج وتحميلها Triton .

  1. إنشاء بنية الدليل اللازمة:

    from pathlib import Path

# Define paths
model_name = "yolo"
triton_repo_path = Path("tmp") / "triton_repo"
triton_model_path = triton_repo_path / model_name

# Create directories
(triton_model_path / "1").mkdir(parents=True, exist_ok=True)

  2. انقل النموذج الذي تم تصديره ONNX إلى مستودع Triton :

    from pathlib import Path

# Move ONNX model to Triton Model path
Path(onnx_file).rename(triton_model_path / "1" / "model.onnx")

# Create config file
(triton_model_path / "config.pbtxt").touch()

# (Optional) Enable TensorRT for GPU inference
# First run will be slow due to TensorRT engine conversion
data = """
optimization {
  execution_accelerators {
    gpu_execution_accelerator {
      name: "tensorrt"
      parameters {
        key: "precision_mode"
        value: "FP16"
      }
      parameters {
        key: "max_workspace_size_bytes"
        value: "3221225472"
      }
      parameters {
        key: "trt_engine_cache_enable"
        value: "1"
      }
      parameters {
        key: "trt_engine_cache_path"
        value: "/models/yolo/1"
      }
    }
  }
}
parameters {
  key: "metadata"
  value: {
    string_value: "%s"
  }
}
""" % metadata[0]

with open(triton_model_path / "config.pbtxt", "w") as f:
    f.write(data)

تشغيل Triton خادم الاستدلال

قم بتشغيل خادم الاستدلال Triton باستخدام Docker:

import contextlib
import subprocess
import time

from tritonclient.http import InferenceServerClient

# Define image https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver
tag = "nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.09-py3"  # 8.57 GB

# Pull the image
subprocess.call(f"docker pull {tag}", shell=True)

# Run the Triton server and capture the container ID
container_id = (
    subprocess.check_output(
        f"docker run -d --rm --gpus 0 -v {triton_repo_path}:/models -p 8000:8000 {tag} tritonserver --model-repository=/models",
        shell=True,
    )
    .decode("utf-8")
    .strip()
)

# Wait for the Triton server to start
triton_client = InferenceServerClient(url="localhost:8000", verbose=False, ssl=False)

# Wait until model is ready
for _ in range(10):
    with contextlib.suppress(Exception):
        assert triton_client.is_model_ready(model_name)
        break
    time.sleep(1)

ثم قم بتشغيل الاستدلال باستخدام نموذج Triton Server:

from ultralytics import YOLO

# Load the Triton Server model
model = YOLO("http://localhost:8000/yolo", task="detect")

# Run inference on the server
results = model("path/to/image.jpg")

نظف الحاوية:

# Kill and remove the container at the end of the test
subprocess.call(f"docker kill {container_id}", shell=True)

باتباع الخطوات المذكورة أعلاه، يمكنك نشر نماذج Ultralytics YOLO11 وتشغيلها بكفاءة على Triton Inference Server، مما يوفر حلاً قابلاً للتطوير وعالي الأداء لمهام الاستدلال على التعلم العميق. إذا واجهت أي مشاكل أو كان لديك المزيد من الاستفسارات، فارجع إلى الوثائق الرسمية Triton أو تواصل مع مجتمع Ultralytics للحصول على الدعم.

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني إعداد Ultralytics YOLO11 مع NVIDIA Triton Inference Server Inference Server؟

إعداد Ultralytics YOLO11 باستخدام NVIDIA Triton Inference Server يتضمن بعض الخطوات الرئيسية:

  1. تصدير YOLO11 إلى تنسيق ONNX :

    from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load an official model

# Export the model to ONNX format
onnx_file = model.export(format="onnx", dynamic=True)

  2. إعداد مستودع النماذج Triton 

    from pathlib import Path

# Define paths
model_name = "yolo"
triton_repo_path = Path("tmp") / "triton_repo"
triton_model_path = triton_repo_path / model_name

# Create directories
(triton_model_path / "1").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
Path(onnx_file).rename(triton_model_path / "1" / "model.onnx")
(triton_model_path / "config.pbtxt").touch()

  3. قم بتشغيل الخادم Triton 

    import contextlib
import subprocess
import time

from tritonclient.http import InferenceServerClient

# Define image https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver
tag = "nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.09-py3"

subprocess.call(f"docker pull {tag}", shell=True)

container_id = (
    subprocess.check_output(
        f"docker run -d --rm --gpus 0 -v {triton_repo_path}/models -p 8000:8000 {tag} tritonserver --model-repository=/models",
        shell=True,
    )
    .decode("utf-8")
    .strip()
)

triton_client = InferenceServerClient(url="localhost:8000", verbose=False, ssl=False)

for _ in range(10):
    with contextlib.suppress(Exception):
        assert triton_client.is_model_ready(model_name)
        break
    time.sleep(1)

يمكن أن يساعدك هذا الإعداد على نشر نماذج YOLO11 بكفاءة على نطاق واسع على Triton Inference Server للاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الأداء.

ما هي الفوائد التي يوفرها استخدام Ultralytics YOLO11 مع NVIDIA Triton Inference Server Inference Server؟

التكامل Ultralytics YOLO11 مع NVIDIA Triton Inference Server العديد من المزايا:

  • استدلال الذكاء الاصطناعي القابل للتطوير: Triton يسمح بتقديم نماذج متعددة من مثيل خادم واحد، ويدعم تحميل النماذج الديناميكية وتفريغها، مما يجعله قابلاً للتطوير بدرجة كبيرة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
  • أداء عالٍ: يضمن خادم الاستدلال Triton Inference Server، المُحسَّن لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA ، عمليات استدلال عالية السرعة، وهو مثالي للتطبيقات في الوقت الحقيقي مثل اكتشاف الأجسام.
  • التجميع وإصدار النماذج: يتيح وضع التجميع Triton الجمع بين نماذج متعددة لتحسين النتائج، ويدعم إصدار النماذج اختبار A/B والتحديثات المتجددة.

للحصول على تعليمات مفصلة حول إعداد وتشغيل YOLO11 مع Triton ، يمكنك الرجوع إلى دليل الإعداد.

لماذا يجب أن أقوم بتصدير نموذج YOLO11 الخاص بي إلى تنسيق ONNX قبل استخدام Triton Inference Server؟

استخدام تنسيق ONNX (التبادل المفتوح للشبكات العصبية) لـ Ultralytics YOLO11 قبل نشره على NVIDIA Triton Inference Server يوفر العديد من المزايا الرئيسية:

  • قابلية التشغيل البيني: يدعم تنسيق ONNX النقل بين أطر عمل التعلم العميق المختلفة (مثل PyTorch ، TensorFlow)، مما يضمن توافقًا أوسع نطاقًا.
  • التحسين: تعمل العديد من بيئات النشر، بما في ذلك Triton ، على تحسين ONNX ، مما يتيح استدلالاً أسرع وأداءً أفضل.
  • سهولة النشر: ONNX مدعوم على نطاق واسع عبر الأطر والأنظمة الأساسية، مما يبسّط عملية النشر في مختلف أنظمة التشغيل وتكوينات الأجهزة.

لتصدير النموذج الخاص بك، استخدم:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
onnx_file = model.export(format="onnx", dynamic=True)

يمكنك اتباع الخطوات الواردة في دليل التصدير لإكمال العملية.

هل يمكنني تشغيل الاستدلال باستخدام النموذج Ultralytics YOLO11 على Triton Inference Server ؟

نعم، يمكنك تشغيل الاستدلال باستخدام Ultralytics YOLO11 النموذج على NVIDIA Triton Inference Server. بمجرد إعداد النموذج الخاص بك في مستودع النماذج Triton وتشغيل الخادم، يمكنك تحميل وتشغيل الاستدلال على نموذجك على النحو التالي:

from ultralytics import YOLO

# Load the Triton Server model
model = YOLO("http://localhost:8000/yolo", task="detect")

# Run inference on the server
results = model("path/to/image.jpg")

للحصول على دليل متعمق حول إعداد وتشغيل Triton الخادم مع YOLO11 ، راجع قسم تشغيل خادم الاستدلال triton .

كيف يمكن مقارنة Ultralytics YOLO11 بـ TensorFlow ونماذج PyTorch للنشر؟

Ultralytics YOLO11 العديد من المزايا الفريدة مقارنةً بنموذجي TensorFlow و PyTorch للنشر:

  • الأداء في الوقت الحقيقي: تم تحسينه لمهام الكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي، حيث يوفر YOLO11 دقة وسرعة فائقة، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب تحليلات فيديو مباشرة.
  • سهولة الاستخدام: يتكامل YOLO11 بسلاسة مع Triton Inference Server ويدعم تنسيقات تصدير متنوعة (ONNX و TensorRT و CoreML)، مما يجعله مرنًا لمختلف سيناريوهات النشر.
  • الميزات المتقدمة: YOLO11 يتضمن ميزات مثل التحميل الديناميكي للنماذج، وإصدار النماذج، والاستدلال التجميعي، وهي ميزات ضرورية لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والموثوقية.

لمزيد من التفاصيل، قارن خيارات النشر في دليل نشر النموذج.

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 6 أيام
ياء-تاء-جيم ألترالتيكسيستانتست غلين-جوتشر

التعليقات