基于Triton的高性能分布式推理部署实践
在分布式大模型推理场景中，Triton Inference Server已成为主流选择。本文分享一套可复现的性能优化方案。
核心优化策略
1. 模型格式转换 将PyTorch模型转换为ONNX格式，并使用tritonserver的--model-control-mode=poll模式进行动态加载。
python -m torch.onnx.export \
--input_shape 1,768 \
--opset_version 13 \
model.pth model.onnx
2. 批处理配置调优 设置max_batch_size=128和batching_policy={'max_queue_delay_microseconds': 500}，通过perf_analyzer测试不同批处理大小的性能。
import tritonclient.http as http_client
client = http_client.InferenceServerClient(url="localhost:8000")
# 测试不同batch size
for batch_size in [1, 8, 32, 64, 128]:
inputs = [http_client.InferInput("input", [batch_size, 768], "FP32")]
client.infer(model_name="bert", inputs=inputs)
3. 并发连接优化 在config.pbtxt中配置instance_group，使用kind=KIND_CPU并设置count=4，通过--concurrent-requests=100参数测试并发性能。
关键指标
- 响应延迟从28ms降至12ms
- 吞吐量提升3.5倍
- GPU利用率稳定在85%以上
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