使用NVIDIA Triton解決人工智能推斷挑戰(zhàn)

本節(jié)討論了 Triton 提供的一些開箱即用的關(guān)鍵新特性、工具和服務(wù)，可應(yīng)用于生產(chǎn)中的模型部署、運行和擴展。

使用新管理服務(wù)建立業(yè)務(wù)流程模型

Triton 為高效的多模型推理帶來了一種新的模型編排服務(wù)。該軟件應(yīng)用程序目前處于早期使用階段，有助于以資源高效的方式簡化 Kubernetes 中 Triton 實例的部署，其中包含許多模型。此服務(wù)的一些關(guān)鍵功能包括：

按需加載模型，不使用時卸載模型。

盡可能在單個 GPU 服務(wù)器上放置多個模型，從而有效地分配 GPU 資源

管理單個模型和模型組的自定義資源需求

大型語言模型推理

在自然語言處理（ NLP ）領(lǐng)域，模型的規(guī)模呈指數(shù)級增長（圖 1 ）。具有數(shù)千億個參數(shù)的大型 transformer-based models 可以解決許多 NLP 任務(wù)，例如文本摘要、代碼生成、翻譯或 PR 標(biāo)題和廣告生成。

圖 1.NLP 模型規(guī)模不斷擴大

但這些型號太大了，無法安裝在單個 GPU 中。例如，具有 17.2B 參數(shù)的圖靈 NLG 需要至少 34 GB 內(nèi)存來存儲 FP16 中的權(quán)重和偏差，而具有 175B 參數(shù)的 GPT-3 需要至少 350 GB 內(nèi)存。要使用它們進行推理，您需要多 GPU 和越來越多的多節(jié)點執(zhí)行來為模型服務(wù)。

Triton 推理服務(wù)器有一個稱為 Faster transformer 的后端，它為大型 transformer 模型（如 GPT 、 T5 等）帶來了多 GPU 多節(jié)點推理。大型語言模型通過優(yōu)化和分布式推理功能轉(zhuǎn)換為更快的 transformer 格式，然后使用 Triton 推理服務(wù)器跨 GPU 和節(jié)點運行。

圖 2 顯示了使用 Triton 在 CPU 或一個和兩個 A100 GPU 上運行 GPT-J （ 6B ）模型時觀察到的加速。

圖 2.Faster transformer 后端的模型加速

基于樹的模型推斷

Triton 可用于在 CPU 和 GPU 上部署和運行 XGBoost 、 LightGBM 和 scikit learn RandomForest 等框架中基于樹的模型，并使用 SHAP 值進行解釋。它使用去年推出的 Forest Inference Library （ FIL ）后端實現(xiàn)了這一點。

使用 Triton 進行基于樹的模型推理的優(yōu)點是在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型之間的推理具有更好的性能和標(biāo)準化。它特別適用于實時應(yīng)用程序，如欺詐檢測，其中可以輕松使用較大的模型以獲得更好的準確性。

使用模型分析器優(yōu)化模型配置

高效的推理服務(wù)需要為參數(shù)選擇最佳值，例如批大小、模型并發(fā)性或給定目標(biāo)處理器的精度。這些值指示吞吐量、延遲和內(nèi)存需求。在每個參數(shù)的值范圍內(nèi)手動嘗試數(shù)百種組合可能需要數(shù)周時間。

Triton 模型分析器工具將找到最佳配置參數(shù)所需的時間從幾周減少到幾天甚至幾小時。它通過對給定的目標(biāo)處理器脫機運行數(shù)百個具有不同批大小值和模型并發(fā)性的推理模擬來實現(xiàn)這一點。最后，它提供了如圖 3 所示的圖表，可以方便地選擇最佳部署配置。

圖 3.模型分析器工具的輸出圖表

使用業(yè)務(wù)邏輯腳本為管道建模

圖 4.模型集成與業(yè)務(wù)邏輯腳本

使用 Triton ?聲波風(fēng)廓線儀的模型集成功能，您可以構(gòu)建復(fù)雜的模型管道和集成，其中包含多個模型以及預(yù)處理和后處理步驟。業(yè)務(wù)邏輯腳本使您能夠在管道中添加條件、循環(huán)和步驟的重新排序。

使用 Python 或 C ++后端，您可以定義一個自定義腳本，該腳本可以根據(jù)您選擇的條件調(diào)用 Triton 提供的任何其他模型。 Triton 有效地將數(shù)據(jù)傳遞到新調(diào)用的模型，盡可能避免不必要的內(nèi)存復(fù)制。然后將結(jié)果傳遞回自定義腳本，您可以從中繼續(xù)進一步處理或返回結(jié)果。

圖 4 顯示了兩個業(yè)務(wù)邏輯腳本示例：

Conditional execution 通過避免執(zhí)行不必要的模型，幫助您更有效地使用資源。

Autoregressive models 與 transformer 解碼一樣，要求模型的輸出反復(fù)反饋到自身，直到達到某個條件。業(yè)務(wù)邏輯腳本中的循環(huán)使您能夠?qū)崿F(xiàn)這一點。

自動生成模型配置

Triton 可以自動為您的模型生成配置文件，以加快部署速度。對于 TensorRT 、 TensorFlow 和 ONNX 模型，當(dāng) Triton 在存儲庫中未檢測到配置文件時，會生成運行模型所需的最低配置設(shè)置。

Triton 還可以檢測您的模型是否支持批推理。它將max_batch_size設(shè)置為可配置的默認值。

您還可以在自己的自定義 Python 和 C ++后端中包含命令，以便根據(jù)腳本內(nèi)容自動生成模型配置文件。當(dāng)您有許多模型需要服務(wù)時，這些特性特別有用，因為它避免了手動創(chuàng)建配置文件的步驟。

解耦輸入處理

圖 5.通過解耦輸入處理實現(xiàn)的一個請求到多個響應(yīng)場景

雖然許多推理設(shè)置需要推理請求和響應(yīng)之間的一對一對應(yīng)，但這并不總是最佳數(shù)據(jù)流。

例如，對于 ASR 模型，發(fā)送完整的音頻并等待模型完成執(zhí)行可能不會帶來良好的用戶體驗。等待時間可能很長。相反， Triton 可以將轉(zhuǎn)錄的文本以多個短塊的形式發(fā)送回來（圖 5 ），從而減少了第一次響應(yīng)的延遲和時間。

通過 C ++或 Python 后端的解耦模型處理，您可以為單個請求發(fā)送多個響應(yīng)。當(dāng)然，您也可以做相反的事情：分塊發(fā)送多個小請求，然后返回一個大響應(yīng)。此功能在如何處理和發(fā)送推理響應(yīng)方面提供了靈活性。

開始可擴展 AI 模型部署

您可以使用 Triton 部署、運行和縮放 AI 模型，以有效緩解您在多個框架、多樣化基礎(chǔ)設(shè)施、大型語言模型、優(yōu)化模型配置等方面可能面臨的 AI 推理挑戰(zhàn)。

Triton 推理服務(wù)器是開源的，支持所有主要模型框架，如 TensorFlow 、 PyTorch 、 TensorRT 、 XGBoost 、 ONNX 、 OpenVINO 、 Python ，甚至支持 GPU 和 CPU 系統(tǒng)上的自定義框架。探索將 Triton 與任何應(yīng)用程序、部署工具和平臺、云端、本地和邊緣集成的更多方法。

關(guān)于作者

Shankar Chandrasekaran 是 NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU 團隊的高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理。他負責(zé) GPU 軟件基礎(chǔ)架構(gòu)營銷，以幫助 IT 和 DevOps 輕松采用 GPU 并將其無縫集成到其基礎(chǔ)架構(gòu)中。在 NVIDIA 之前，他曾在小型和大型科技公司擔(dān)任工程、運營和營銷職位。他擁有商業(yè)和工程學(xué)位。

Neal Vaidya 是 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)軟件的技術(shù)營銷工程師。他負責(zé)開發(fā)和展示以開發(fā)人員為中心的關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架和推理解決方案的內(nèi)容。他擁有杜克大學(xué)統(tǒng)計學(xué)學(xué)士學(xué)位。

審核編輯：郭婷