Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın
Maksimum toplu iş boyutunu ve kuyruk gecikmesini ayarlayın.
Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Modeller Bir Depoda Yaşar
Triton, modelleri bir model deposundan yükler. Bu depo, her modelin ağırlıkları ve bir yapılandırma dosyasını içeren kendine ait bir alt klasörünün bulunduğu bir klasördür.
config.pbtxt Dosyası
Her modelin sürüm klasörünün yanında bir config.pbtxt dosyası bulunur. Bu metin dosyası Triton'a girdileri, çıktıları ve isteklerin nasıl zamanlanacağını bildirir.
Dinamik Gruplamayı Etkinleştirme
Gruplamayı etkinleştirmek için config.pbtxt dosyasına bir dynamic_batching bloğu eklersiniz. Boş bir blokla Triton hemen makul varsayılanları kullanır.
dynamic_batching {
}max_batch_size Ayarlama
Üst düzeyde max_batch_size değerini belirlersiniz. Bu değer, Triton'un tek bir çıkarım çağrısında birleştireceği istek sayısını sınırlar ve bellek ile gecikmeyi kontrol altında tutar.
max_batch_size: 32Kuyruk Gecikmesi
Temel ayar max_queue_delay_microseconds değeridir. Triton'un istekleri toplarken, henüz dolmamış bir grubu çalıştırmadan önce ne kadar bekleyeceğini belirler.
dynamic_batching {
max_queue_delay_microseconds: 1000
}Kısa Gecikme, Düşük Gecikme Süresi
Kısa bir gecikme, gecikme süresini düşük tutar ancak düşük yük altında daha küçük gruplar oluşturur. Daha uzun bir gecikme, daha fazla bekleme karşılığında daha büyük gruplar oluşturur.
Tercih Edilen Grup Boyutları
preferred_batch_size ile verimli boyutları önerebilirsiniz. Triton, çoğu zaman modelin en hızlı çalıştığı boyutlara karşılık gelen bu boyutlarda gruplar oluşturmaya çalışır.
dynamic_batching {
preferred_batch_size: [ 8, 16 ]
}Bir Grup Nasıl Oluşur
Triton gelen istekleri bir kuyrukta tutar. Grup en büyük boyuta ulaştığında, tercih edilen bir boyutla eşleştiğinde veya kuyruk gecikmesi dolduğunda çalıştırır.
İstemcide Değişiklik Gerekmez
En iyi yanı, istemcilerin hâlâ tekil istekler göndermesidir. Triton bunları sunucuda birleştirir; böylece uygulama kodunuz tamamen aynı kalır.
Uygulamak İçin Yeniden Yükleme
config.pbtxt dosyasını düzenledikten sonra Triton'un yeni zamanlamayı alması için modeli yeniden yüklersiniz. Bunu yeniden başlatarak veya model denetim API'si üzerinden yapabilirsiniz.
Temkinli Başlayın
Makul bir max_batch_size ve çok küçük bir kuyruk gecikmesiyle başlayın, ardından gecikme süresini izleyerek bunları artırın. Ölçerek ayarlamak, tahminde bulunmaktan daha iyi sonuç verir.
Kısa Kontrol
Triton'un kısmi bir grubu çalıştırmadan önce ne kadar bekleyeceğini hangi yapılandırma alanı belirler?
Özet
config.pbtxt içinde dynamic_batching özelliğini etkinleştirdiniz, max_batch_size ile sınırlandırdınız ve istemciye dokunmadan kuyruk gecikmesiyle tercih edilen boyutları ayarladınız. 🙌
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın” dersinde ne öğreneceğim?
Maksimum toplu iş boyutunu ve kuyruk gecikmesini ayarlayın. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.
“Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her MLOps Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- GPU'ların Toplu İşlemeye Neden İhtiyacı Var
- Triton'da Dinamik Toplu İşlemeyi Yapılandırın
- GPU Başına Birden Çok Model Örneği Çalıştırın
- Çıkarım Gecikmesini Profilleyip Ayarlayın