triton inference server를 위한 config.pbtxt 옵션 설정 (chatgpt 답변)

Triton Inference Server는 다양한 플랫폼과 백엔드를 지원하여 다양한 유형의 모델을 실행할 수 있습니다. config.pbtxt 파일에서 platform이나 backend 옵션을 사용하여 모델의 종류와 실행 방식을 지정합니다. 각각의 옵션은 Triton이 모델을 어떻게 실행할지를 결정합니다.

platform 및 backend 옵션의 차이점

1. platform 옵션:

   • 이 옵션은 주로 ONNX, TensorFlow, TensorRT와 같은 모델 파일 형식을 지정합니다.
   • 예시:
     • onnxruntime_onnx: ONNX Runtime을 사용하여 ONNX 형식의 모델을 실행.
     • tensorrt_plan: TensorRT를 사용하여 TensorRT 엔진 플랜 파일을 실행.
     • tensorflow_graphdef: TensorFlow 그래프 정의 파일을 실행.
     • ensemble: 여러 하위 모델을 결합하여 앙상블 모델을 실행.

2. backend 옵션:

   • 이 옵션은 사용자 정의 백엔드(주로 Python 백엔드)를 사용하여 모델을 실행합니다.
   • 예시:
     • python: Python 백엔드를 사용하여 Python으로 구현된 모델을 실행.

플랫폼 및 백엔드의 다른 옵션

1. platform 옵션의 가능한 값:

   • onnxruntime_onnx: ONNX Runtime을 사용하여 ONNX 모델을 실행.
   • tensorrt_plan: TensorRT를 사용하여 TensorRT 플랜 파일을 실행.
   • tensorflow_graphdef: TensorFlow GraphDef 파일을 실행.
   • tensorflow_savedmodel: TensorFlow SavedModel 형식을 실행.
   • tensorflow_frozen_graph: TensorFlow Frozen Graph 형식을 실행.
   • ensemble: 여러 모델을 결합하여 앙상블 모델을 실행.
   • pytorch_libtorch: PyTorch 모델을 LibTorch를 사용하여 실행.

2. backend 옵션의 가능한 값:

   • python: Python 백엔드를 사용하여 Python으로 구현된 모델을 실행.
   • onnxruntime: ONNX Runtime을 사용하여 모델을 실행.
   • pytorch: PyTorch 모델을 실행 (LibTorch 백엔드 사용).
   • tensorrt: TensorRT를 사용하여 모델을 실행.
   • tensorflow: TensorFlow 백엔드를 사용하여 모델을 실행.

각 옵션의 설명

1. ONNX Runtime (onnxruntime_onnx):

   • ONNX 형식의 모델을 실행하는 데 사용됩니다.
   • ONNX는 여러 프레임워크 간의 호환성을 제공하는 표준 형식입니다.

2. TensorRT (tensorrt_plan):

   • NVIDIA의 TensorRT를 사용하여 고성능 추론을 수행합니다.
   • TensorRT는 GPU 가속을 활용하여 빠른 추론을 제공합니다.

3. TensorFlow (tensorflow_graphdef, tensorflow_savedmodel, tensorflow_frozen_graph):

   • TensorFlow 모델을 다양한 형식(GraphDef, SavedModel, Frozen Graph)으로 실행합니다.
   • TensorFlow는 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 구축하고 배포하는 데 널리 사용됩니다.

4. PyTorch (pytorch_libtorch):

   • PyTorch 모델을 LibTorch 백엔드를 사용하여 실행합니다.
   • PyTorch는 동적 신경망과 강력한 GPU 가속을 제공하는 딥 러닝 프레임워크입니다.

5. Python 백엔드 (python):

   • Python으로 구현된 사용자 정의 모델을 실행하는 데 사용됩니다.
   • Python 백엔드는 유연성과 확장성을 제공합니다.

6. 앙상블 (ensemble):

   • 여러 하위 모델을 결합하여 복잡한 파이프라인을 구성하고 실행합니다.
   • 앙상블 모델은 여러 모델의 출력을 결합하여 더 나은 성능을 도출할 수 있습니다.

예시

config.pbtxt 예시 1: ONNX 모델

name: "ocrDetectionOnnx"
platform: "onnxruntime_onnx"
input [
  {
    name: "INPUT"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [1, 3, 224, 224]
  }
]
output [
  {
    name: "OUTPUT"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [1, 1000]
  }
]

config.pbtxt 예시 2: Python 모델

name: "ocrDetectionPreprocessor"
backend: "python"
input [
  {
    name: "INPUT"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [1, 3, 224, 224]
  }
]
output [
  {
    name: "OUTPUT"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [1, 1000]
  }
]

결론

platform과 backend 옵션은 Triton Inference Server에서 모델을 실행하는 방식을 결정합니다. 각각의 옵션은 특정 프레임워크나 형식에 맞는 모델을 실행하는 데 사용되며, 이를 통해 다양한 머신 러닝 모델을 효율적으로 배포할 수 있습니다.