Triton Inference Server模型部署与扩展实践

概述Triton 支持 TensorFlow/PyTorch/ONNX 等模型统一服务，提供并发与动态批处理与多设备支持。本文给出模型仓库结构、并发与批处理配置、资源隔离与验证方法。模型与仓库（已验证）结构：`models/<name>/<version>/model.*` 与 `config.pbtxt`；版本管理：多版本并行与回滚；并发与批处理`max_batch_size` 与 `dynamic_batching`；并发实例：`instance_group` 配置 GPU/CPU 实例数；资源与部署GPU/CPU：按负载与成本选择；容器：官方镜像部署与健康检查；示例（片段）name: "resnet50" platform: "onnxruntime_onnx" max_batch_size: 32 dynamic_batching { preferred_batch_size: [8,16,32] } instance_group [{ kind: KIND_GPU, count: 2 }] 验证与监控指标：吞吐、P95/P99 延迟、批处理命中率；资源：GPU 利用率与显存占用；常见误区批处理与并发配置不当导致延迟上升；资源隔离不足影响稳定性；结语以统一的模型仓库与版本管理、合理的并发与动态批处理、资源选择与隔离，并以指标与监控验证，Triton 能在生产中高效稳定地提供模型服务。