Model CV na Tritonie
1. Wytrenuj i Zapisz Swój Model PyTorch
Najpierw musisz mieć wytrenowany model PyTorch. Po wytrenowaniu modelu zapisz go za pomocą funkcji torch.save() z PyTorcha.
import torch
# Załóżmy, że `model` to Twój wytrenowany model PyTorch
model_path = "path/to/your/model.pth"
torch.save(model, model_path)
2. Konwertuj Model do Formatu ONNX
Serwer inferencji Triton obsługuje wiele formatów modeli, w tym ONNX, TensorFlow i TensorRT. ONNX (Open Neural Network Exchange) jest popularnym wyborem ze względu na swoją kompatybilność z wieloma platformami i frameworkami.
Aby przekonwertować model PyTorch na ONNX:
import torch.onnx
# Załaduj wytrenowany model
model = torch.load('path/to/your/model.pt')
model.eval()
# Stwórz przykładowe dane wejściowe w kształcie oczekiwanym przez model
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # przykładowy kształt wejścia dla modelu obrazowego
# Eksportuj model
onnx_model_path = "path/to/exported/model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_model_path)
3. Stwórz Plik Konfiguracyjny dla Tritona
Triton wymaga pliku config.pbtxt, aby zrozumieć, jak obsłużyć Twój model. Ten plik zawiera informacje o nazwie modelu, platformie (ONNX, TensorFlow itp.), tensorach wejściowych i wyjściowych oraz innych ustawieniach.
Oto przykładowy config.pbtxt dla modelu ONNX:
name: "model_name"
platform: "onnxruntime_onnx"
input [
{
name: "images0" # Nazwa warstwy wejściowej w Twoim modelu
data_type: TYPE_FP32
dims: [3, 224, 224] # Zastąp wymiarami wejściowymi Twojego modelu
}
]
output [
{
name: "output0" # Nazwa warstwy wyjściowej w Twoim modelu
data_type: TYPE_FP32
dims: [6, 17661] # Zastąp wymiarami wyjściowymi Twojego modelu
}
]
Możesz użyć netron.app, aby zobaczyć szczegóły Twojego modelu (wymiary wejścia, wymiary wyjścia itp.).
4. Wdróż Model na Tritonie
Umieść plik ONNX modelu oraz plik config.pbtxt w katalogu wewnątrz katalogu modeli Tritona. Struktura katalogów powinna wyglądać tak:
└──/models-repository
└──/model_name
├──config.pbtxt
└──/1
└──model_name.onnx
5. Uruchom Tritona
Aby uruchomić swój serwer inferencji Triton, proszę odnieść się do Uruchamianie