fastml/triton-torchgeo Docker 镜像 - 轩辕镜像

Triton推理服务器增强镜像（含PyTorch库）

镜像概述和主要用途

本镜像为Triton推理服务器（Triton Inference Server）的增强版本，集成了PyTorch库，用于托管从GitHub仓库生成的镜像。镜像构建源为：[***]

核心功能和特性

• 基础功能：具备Triton推理服务器的全部原生功能，包括多模型管理、动态批处理、模型版本控制、低延迟推理等
• PyTorch增强：集成PyTorch库，原生支持PyTorch模型的加载与推理，无需额外安装依赖
• 开源构建：基于公开GitHub仓库构建，确保镜像透明性和可复现性

使用场景和适用范围

• 需部署PyTorch深度学习模型的推理服务场景
• 对推理性能有较高要求的生产环境
• 需要统一管理多个PyTorch模型版本的推理系统
• 基于PyTorch开发的计算机视觉、自然语言处理等领域模型的服务化部署

使用方法和配置说明

基本使用流程

1. 拉取镜像
   从镜像仓库拉取本镜像（具体命令需根据实际镜像仓库地址调整）：

   docker
   docker pull [镜像仓库地址]/triton-pytorch-augmented:latest
   

2. 运行容器
   启动Triton推理服务器容器，挂载模型仓库目录（假设模型文件存放在本地/path/to/model/repository）：

   docker
   docker run -d --name triton-pytorch-server -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 -v /path/to/model/repository:/models [镜像仓库地址]/triton-pytorch-augmented:latest
   

   • 端口说明：8000（HTTP）、8001（gRPC）、8002（Metrics）
   • /models目录为Triton默认模型仓库路径，需提前按Triton模型仓库结构存放模型文件

配置说明

• 模型仓库结构：需遵循Triton推理服务器的模型仓库规范，每个模型需包含模型配置文件（config.pbtxt）和对应版本的模型文件
• PyTorch模型支持：确保模型文件为PyTorch兼容格式（如.pth、.pt），并在config.pbtxt中指定正确的后端（backend: "pytorch"）

注意事项

• 镜像构建源已从原仓库（[***]
• 运行前需确保本地模型仓库路径正确挂载，且模型配置符合Triton要求