Перейти к содержанию

Triton Сервер выводов с Ultralytics YOLO11

СерверTriton Inference Server (ранее известный как TensorRT Inference Server) - это программное решение с открытым исходным кодом, разработанное компанией NVIDIA. Он представляет собой облачное решение для вычислений, оптимизированное для NVIDIA GPU. Triton упрощает развертывание моделей ИИ в масштабе производства. Интеграция Ultralytics YOLO11 с Triton Inference Server позволяет развернуть масштабируемые, высокопроизводительные рабочие нагрузки по анализу глубокого обучения. В этом руководстве описаны шаги по настройке и тестированию интеграции.



Смотреть: Начало работы с NVIDIA Triton Inference Server.

Что такое Triton Inference Server?

Triton Inference Server предназначен для развертывания различных моделей искусственного интеллекта в производстве. Он поддерживает широкий спектр фреймворков глубокого обучения и машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime и многие другие. Его основными областями применения являются:

  • Обслуживание нескольких моделей с одного экземпляра сервера.
  • Динамическая загрузка и выгрузка моделей без перезапуска сервера.
  • Ансамблевый вывод, позволяющий использовать несколько моделей для получения результатов.
  • Версионирование модели для A/B-тестирования и скользящих обновлений.

Пререквизиты

Прежде чем приступить к работе, убедитесь, что у вас есть следующие необходимые условия:

  • На вашей машине установлен Docker.
  • Установите tritonclient: 
    pip install tritonclient[all]

Экспорт YOLO11 в формат ONNX

Перед развертыванием модели на Triton ее необходимо экспортировать в формат ONNX . ONNX (Open Neural Network Exchange) - это формат, который позволяет передавать модели между различными фреймворками глубокого обучения. Используйте export функция из YOLO класс:

from ultralytics import YOLO

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

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

Настройка репозитория моделей Triton

Репозиторий моделей Triton - это место хранения, где Triton может получить доступ к моделям и загрузить их.

  1. Создайте необходимую структуру каталогов:

    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. Переместите экспортированную модель ONNX в хранилище 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"
      }
    }
  }
}
"""

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

Запуск Triton Inference Server

Запустите сервер Triton Inference Server с помощью 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)

Затем выполните вывод с помощью модели 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")

Очистите контейнер:

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

Выполнив описанные выше шаги, вы сможете эффективно развернуть и запустить Ultralytics YOLO11 модели на Triton Inference Server, обеспечив масштабируемое и высокопроизводительное решение для задач глубокого обучения. Если у вас возникнут проблемы или дополнительные вопросы, обратитесь к официальной документации Triton или обратитесь за поддержкой к сообществу Ultralytics .

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Как настроить Ultralytics YOLO11 с NVIDIA Triton Inference Server?

Настройка Ultralytics YOLO11 с NVIDIA Triton Inference Server включает в себя несколько ключевых шагов:

  1. Экспорт YOLO11 в формат 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. Настройте репозиторий моделей 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. Запустите сервер 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)

Эта настройка поможет вам эффективно развернуть модели YOLO11 в масштабе на сервере Triton Inference Server для высокопроизводительного вывода моделей ИИ.

Какие преимущества дает использование Ultralytics YOLO11 с NVIDIA Triton Inference Server?

Интеграция Ultralytics YOLO11 с NVIDIA Triton Inference Server дает несколько преимуществ:

  • Масштабируемый AI Inference: Triton позволяет обслуживать несколько моделей с одного экземпляра сервера, поддерживая динамическую загрузку и выгрузку моделей, что делает его высокомасштабируемым для различных рабочих нагрузок AI.
  • Высокая производительность: Оптимизированный для графических процессоров NVIDIA , сервер Triton Inference Server обеспечивает высокую скорость операций вывода, что идеально подходит для приложений реального времени, таких как обнаружение объектов.
  • Ансамбль и версионирование моделей: режим ансамбля Triton позволяет объединить несколько моделей для улучшения результатов, а версионирование моделей поддерживает A/B-тестирование и скользящие обновления.

Подробные инструкции по настройке и запуску YOLO11 с помощью Triton можно найти в руководстве по настройке.

Почему я должен экспортировать свою модель YOLO11 в формат ONNX перед использованием Triton Inference Server?

Использование формата ONNX (Open Neural Network Exchange) для вашей Ultralytics YOLO11 перед развертыванием модели на NVIDIA Triton Inference Server дает несколько ключевых преимуществ:

  • Совместимость: формат ONNX поддерживает передачу данных между различными фреймворками глубокого обучения (такими как PyTorch, TensorFlow), обеспечивая более широкую совместимость.
  • Оптимизация: Многие среды развертывания, включая Triton, оптимизированы для ONNX, что позволяет быстрее делать выводы и повышает производительность.
  • Простота развертывания: ONNX широко поддерживается различными фреймворками и платформами, что упрощает процесс развертывания в различных операционных системах и аппаратных конфигурациях.

Чтобы экспортировать модель, используйте:

from ultralytics import YOLO

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

Для завершения процесса можно выполнить шаги, описанные в руководстве по экспорту.

Могу ли я выполнить вывод с помощью модели Ultralytics YOLO11 на сервере Triton Inference Server?

Да, вы можете запускать вычисления с помощью Ultralytics YOLO11 модели на NVIDIA Triton Inference Server. После того как ваша модель установлена в Triton Model Repository и сервер запущен, вы можете загружать и запускать расчеты на вашей модели следующим образом:

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")

Подробное руководство по настройке и запуску сервера Triton с YOLO11 см. в разделе "Запуск сервера triton ".

Как Ultralytics YOLO11 сопоставляется с TensorFlow и PyTorch моделями для развертывания?

Ultralytics YOLO11 предлагает несколько уникальных преимуществ по сравнению с моделями развертывания TensorFlow и PyTorch :

  • Производительность в реальном времени: Оптимизированный для задач обнаружения объектов в реальном времени, YOLO11 обеспечивает современную точность и скорость, что делает его идеальным для приложений, требующих анализа видео в реальном времени.
  • Простота использования: YOLO11 легко интегрируется с Triton Inference Server и поддерживает различные форматы экспорта (ONNX, TensorRT, CoreML), что делает его гибким для различных сценариев развертывания.
  • Расширенные возможности: YOLO11 включает такие функции, как динамическая загрузка моделей, версионирование моделей и ансамблевый вывод, что очень важно для масштабируемых и надежных развертываний ИИ.

Для получения более подробной информации сравните варианты развертывания в руководстве по развертыванию модели.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 22 дня назад
Y-T-G УльтралитикаПомощник гленн-джохер

Комментарии