Execute várias instâncias do modelo por GPU
Utilize execução simultânea para aumentar a utilização.
Execute várias instâncias do modelo por GPU é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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. 🙌
Perguntas Frequentes
A aula “Execute várias instâncias do modelo por GPU” é grátis?
Sim — o texto completo de “Execute várias instâncias do modelo por GPU” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Execute várias instâncias do modelo por GPU”?
Utilize execução simultânea para aumentar a utilização. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Execute várias instâncias do modelo por GPU”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?
Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
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- Configure o processamento dinâmico em lotes no Triton
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