MLOps Academy · レッスン

1つのGPUで複数のモデルインスタンスを実行する

同時実行によって利用率を高めます。

「1つのGPUで複数のモデルインスタンスを実行する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

One Copy Can Stall

With a single model copy, request two must wait while request one runs. Even a fast GPU can sit idle between calls, leaving throughput on the table.

Run Several Copies

Triton can load multiple instances of the same model so several requests execute concurrently and overlap their work on the GPU.

The instance_group Block

You declare copies with an instance_group in config.pbtxt. The count field says how many instances Triton should create for that model.

instance_group {
  count: 2
  kind: KIND_GPU
}

Pick GPU or CPU

The kind field chooses the device. KIND_GPU runs instances on the GPU, while KIND_CPU runs them on the host processor instead.

Place Them on GPUs

You can pin instances to specific cards with a gpus list. This lets one model spread copies across several GPUs in the same server.

instance_group {
  count: 2
  kind: KIND_GPU
  gpus: [ 0, 1 ]
}

Why It Helps

While one instance does math, another can load inputs or copy results. This overlap hides idle gaps and lifts overall utilization.

It Pairs With Batching

Instances and dynamic batching work together. Batching fills each call, while multiple instances keep more than one call in flight at once.

Watch the Memory

Each instance holds its own copy of the weights in GPU memory. Too many copies and you run out of VRAM, so raise the count gradually.

More Is Not Always Faster

Past a point, extra instances just compete for the same compute. Throughput plateaus or drops, so the best count comes from measuring, not guessing.

Concurrency in Mind

The right instance count depends on how many requests arrive at once. Match instances to your real concurrency to avoid both stalls and waste.

A Sensible Starting Point

Two instances per GPU is a common starting point. Test with realistic load, then adjust the count up or down based on what you observe.

Quick Check

What does setting count to 2 in an instance_group do?

Recap

You learned to run several model copies via instance_group, pairing instances with batching for parallelism, while watching VRAM and tuning the count by measurement. 🙌

よくある質問

「1つのGPUで複数のモデルインスタンスを実行する」レッスンは無料ですか？

はい。「1つのGPUで複数のモデルインスタンスを実行する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「1つのGPUで複数のモデルインスタンスを実行する」で何を学びますか？

同時実行によって利用率を高めます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「1つのGPUで複数のモデルインスタンスを実行する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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