Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU
Użyj współbieżnego wykonywania, aby zwiększyć wykorzystanie zasobów
Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU to bezpłatna lekcja MLOps Academy na CoddyKit. To lekcja 3 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej MLOps Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs MLOps Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.
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. 🙌
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu MLOps Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs MLOps Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU”?
Użyj współbieżnego wykonywania, aby zwiększyć wykorzystanie zasobów Ćwiczysz MLOps Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć MLOps Academy?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. MLOps Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 3 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji MLOps Academy?
Tak. Każda lekcja MLOps Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Dlaczego GPU potrzebują batchingu
- Konfigurowanie dynamicznego batchingu w Triton
- Uruchamianie wielu instancji modelu na jednym GPU
- Profilowanie i dostrajanie opóźnienia predykcji