基于NVIDIA Triton的大模型服务部署经验

基于NVIDIA Triton的大模型服务部署经验

最近在为一个大语言模型服务做部署优化时，踩了不少坑，分享一下基于NVIDIA Triton的实际经验。

环境准备

首先明确：Triton并不是万能的，它更适合推理场景而非训练。我们使用的是NVIDIA A100 80GB GPU，部署了Qwen-7B模型。

部署步骤

# 1. 准备模型文件
mkdir -p /opt/triton/models/qwen7b
# 将模型转换为TensorRT格式
tritonserver --model-repository=/opt/triton/models --port=8000

# 2. 配置config.pbtxt

# 3. 启动服务

实际踩坑记录

1. 模型格式问题：一开始直接用HuggingFace模型，结果发现Triton需要特定的模型格式。解决方法是使用triton-model-analyzer工具进行模型转换。
2. 内存溢出：默认配置下会频繁出现OOM错误。通过调整max_batch_size=16和instance_group参数优化后才稳定。
3. 推理性能瓶颈：发现CPU利用率高但GPU利用率低，最终定位到是模型推理时的序列化问题，改为异步推理模式解决。

最终配置建议

max_batch_size = 16
instance_group [
  {
    kind: KIND_GPU
    count: 1
    gpus: [0]
  }
]

实际部署中要特别注意模型格式转换和资源分配，否则容易出现性能不达标甚至服务崩溃的问题。