NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）

NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）一、模型仓库与版本仓库：统一模型仓库布局；记录版本与配置（模型仓库）。热加载：支持在线加载/卸载；灰度发布与回滚。二、并发与批处理并发：设置实例与并发（并发）；限制热点模型资源。Batch：启用动态批处理（Batch）；平衡吞吐与延迟。三、调度与资源调度：优先级与公平调度；避免饥饿（调度）。资源：GPU/CPU 绑定与配额；监控利用率与队列滞留。四、观测与回滚指标：吞吐、延迟分布、命中率、失败率；形成基线。回滚：异常时回退版本或降级配置。注意事项关键词（Triton、模型仓库、调度、并发、Batch）与正文一致。分类为“AI/推理/Triton”，不超过三级。参数与策略需在代表性数据集与负载下验证。