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Tritonserver 在得物的最佳实践
一、Tritonserver 介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU Tritonserver的部署是以模型仓库(Model Repository)的形式体现的，即需要模型文件和配置文件，且按一定的格式放置如下，根目录下每个模型有各自的文件夹。. 随后将模型用 Tritonserver 命令拉起服务，此处也可以用守护进程工具，例如supervisord，启动Tritonserver命令，以保护Tritonserver进程因意外退出而中断服务。 五、总结总的来说，Tritonserver是目前非常成熟的在线推理框架：不管是利用Tritonserver直接提供推理服务，还是用代理服务+C/GPU分离，或是结合rayserve等可自动弹性伸缩的框架 Tritonserver支持目前绝大多数的模型类型作为backend；甚至是目前深度学习最火热的大模型所支持的主流推理框架，Tritonserver也能结合vLLM、或者其原生的Tensor-LLM-backend
1.2K10编辑于 2024-10-22 - 来自专栏大语言模型
使用Triton+TensorRT-LLM部署Deepseek模型
启动容器docker run -it --net host --gpus="device=5" --shm-size="70G" nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.08-py3 3.3 编译TensorRT-LLM在/opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm 目录下执行：apt-get update && apt-get docker cp /宿主机器的模型地址/deepseek-coder-6.7b-base/ 容器ID:/opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm cd /opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm/examples/llama编译模型python build.py模型转换需要了解模型的一些参数 python run.py --max_output_len=1024 --tokenizer_dir /opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm
4.7K11编辑于 2024-04-17 [大模型]QAnything的docker安装方法
debug.log 用户请求处理日志 sanic_api.log 后端服务运行日志 llm_embed_rerank_tritonserver.log（单卡部署） LLM embedding 和rerank tritonserver服务启动日志 llm_tritonserver.log（多卡部署） LLM tritonserver服务启动日志 embed_rerank_tritonserver.log （多卡部署或使用openai接口） embedding和rerank tritonserver服务启动日志 rerank_server.log rerank服务运行日志 ocr_server.log
35600编辑于 2025-07-20[deepstream][原创]deepstream:5.1-21.02-triton的docker无法使用pytorch
After installing torch, remove “/opt/tritonserver/lib/pytorch/” from the LD_LIBRARY_PATH, torch can then work, otherwise it will links to the lib under /opt/tritonserver/lib/pytorch/ and the failed due to
20000编辑于 2025-07-18- 来自专栏云原生
OpenEuler 系统安装 docker 和 nvidia-docker
不同的Linux发行版用对应的安装指令安装）rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force安装完成后需要重启docker服务systemctl restart docker3.测试，下载tritonserver 镜像进行测试根据实际情况，下载对应版本的tritonserver，离线服务器可以通过镜像导入导出的方式测试。 镜像源地址：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver/tags# 拉取镜像docker pull nvcr.io /nvidia/tritonserver:21.10-py3# 运行容器docker run -it --gpus all nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 /
2K10编辑于 2025-04-25 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 第二步，配置模型 按照下面的方式组织文件目录结构。 :21.10-py3 tritonserver --model-repository=/models 第二种，进入 docker，然后运行命令： docker run --gpus=all --network =host --shm-size=2g -v/home/percent1/triton/triton/quick:/models -it nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10 /bin/tritonserver --model-store=/models # 启动 triton 启动之后，我们可以看到以下输出，表明我们已经启动完成。 [图片上传失败... /bin/tritonserver --model-store=/models --model-control-mode explicit --load-model resnet50_pytorch
4.4K21编辑于 2022-09-28 triton+tensorrt-llm后端部署LLM服务
文章目录 部署步骤 tritonserver 部署 trtllm-serve 部署 triton + OpenAI接口模式部署 并发设置 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/ 它专为开发者设计，支持在多 GPU 环境中高效运行 LLMs 部署步骤 去 https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver /tags 拉取 trtllm 后端的镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.01-trtllm-python-py3 进入容器，执行转换，huggingface /triton_model_repo/ 创建修改模型配置的sh脚本fill.sh，并执行，填写模型的参数配置 ENGINE_DIR=/opt/tritonserver/trt_engines/ TOKENIZER_DIR 部署 tritonserver --model-repository=.
44810编辑于 2026-03-25- 来自专栏周拱壹卒
GitHub Copilot 开源替代品 —— FauxPilot
fauxpilot-main-triton:latest command: bash -c "CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUS} mpirun -n 1 --allow-run-as-root /opt/tritonserver /bin/tritonserver --model-repository=/model" shm_size: '2gb' volumes: - ${MODEL_DIR}:/model
87210编辑于 2024-04-08 - 来自专栏Java技术进阶
基于LMDeploy部署大模型和量化
”模型推理/服务“目前提供了 Turbomind 和 TritonServer 两种服务化方式。 我们推荐使用 TurboMind，TritonServer 使用方式详见《附录1》。 首先，通过下面命令启动服务。 仅需一块 3090 显卡，高效部署 InternLM-20B 模型 - 知乎 附录1：TritonServer 作为推理引擎 TritonServer环境配置 注意：本部分内容仅支持物理机上执行，不支持虚拟主机 TritonServer推理+API服务 注意：这部分需要 Docker 服务。 这里我们把提供模型推理服务的引擎从 TurboMind 换成了 TritonServer，启动命令就一行。 TritonServer 服务作为后端 使用过程同 2.4.1 小节。
2.5K00编辑于 2024-03-01 - 来自专栏AI工程落地
Triton Inference Server调研
docker.io 拉取镜像，本文选择vllm作为执行后端，docker镜像站：Triton Inference Server | NVIDIA NGC： docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver /:/work -w /work nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.12-vllm-python-py3 tritonserver --model-repository .
1.4K10编辑于 2025-01-14 - 来自专栏OpenMMLab
使用 LMDeploy 轻松部署 Llama-2 系列模型！
/workspace 启动 triton inference server，就搭建好了推理服务： tritonserver --model-repository=. model_repository/ --allow-grpc=1 --grpc-port=33337 如要使用 webui 的聊天窗口，可如下操作： python3 -m lmdeploy.app {tritonserver_ip_addr
1.8K30编辑于 2023-08-23 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
FauxPilot ：可本地运行的开源 GitHub Copilot （Copilot Plugin）
------------------------------------------+ fauxpilot-triton-1 | | fastertransformer | /opt/tritonserver cmdline":{"auto-complete-config":"false","min-compute-capability":"6.000000","backend-directory":"/opt/tritonserver Collecting metrics for GPU 0: NVIDIA RTX A6000 fauxpilot-triton-1 | I0803 01:51:04.739373 93 tritonserver.cc
5.9K20编辑于 2022-09-28 - 来自专栏AI算法能力提高班
Model deployment for Triton
利用率，服务的吞吐和延迟； c/c++部署 Triton Server的所有功能可包含在某个应用中； Triton Inference Server docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver infer",json=request_data).json() print(res) Triton Inference Client docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver runtime=nvidia --shm-size=2g --network=host -it --name triton-server-sdk -v `pwd`:/triton nvcr.io/nvidia/tritonserver Triton Inference Client docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3-sdk https://github.com/triton-inference-server
1.8K21编辑于 2023-09-13 - 来自专栏深度学习与python
云原生 AI 工程化实践：FasterTransformer 加速 LLM 推理
-----------------------------------------------------------------------+ | fastertransformer | /opt/tritonserver cmdline":{"auto-complete-config":"true","min-compute-capability":"6.000000","backend-directory":"/opt/tritonserver V100-SXM2-16GB I0721 09:01:19.669954 1 metrics.cc:757] Collecting CPU metrics I0721 09:01:19.670150 1 tritonserver.cc
70660编辑于 2023-09-08 - 来自专栏技术人生黄勇
ChatGLM-4-9b-chat本地化｜天翼云GPU上vLLM本地部署开源模型完整攻略
开始选择的镜像： nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.07-vllm-python-py3，试了很久，无法正常拉取。
2.7K10编辑于 2024-08-19 - 来自专栏大模型
基于EAS部署triton推理服务化框架
1. triton镜像部署： 基于PAI平台的模型在线服务EAS自带的Triton镜像[eas-registry-vpc.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tritonserver
40920编辑于 2025-06-16 - 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA DeepStream SDK 6.4发布：最新功能及注意事项
在运行tritonserver时，“--backend-directory”选项是不需要的。
1.8K10编辑于 2024-01-05 - 来自专栏深度学习那些事儿
大大大大大模型部署方案抛砖引玉
fastertransformer_backend方案 对于生产环境的部署，可以使用triton inference server，然后基于tritonserver有fastertransformer-backend
1.7K30编辑于 2023-10-19 - 来自专栏AI SPPECH
55_大模型部署：从云端到边缘的全场景实践
triton-server spec: containers: - name: triton-server image: nvcr.io/nvidia/tritonserver :23.09-py3 args: - "tritonserver" - "--model-repository=/models" - "-
1.5K10编辑于 2025-11-13
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