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记录TritonServer部署多模型到多GPU踩坑 | 京东云技术团队

一、问题是怎么发现的 部署chatglm2和llama2到一个4*V100的GPU机器上遇到问题 config.pbtxt 中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效 如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例 instance_group [ { count: 1 kind: KIND_GPU gpus: [ 0 ] }, { count: 2 kind: KIND_GPU gpus: [ 1 ] } ] 部署时发现,所有模型实例都会被部署到gpu0上面, 由于gpu只有16g显存,在部署第一个模型实例成功后,第二个模型实例也会往gpu0上进行加载,最终导致cuda out of memery. 网上搜索发现有人遇到同样的问题,链接: https://github.com/triton-inference-server/server/issues/6124 二、排查问题的详细过程 大佬回答解决方案: 三、如何解决问题 1.在model.py手动获取config.pbtxt配置的gpu编号gpus:[0] inst...

AI原生应用速通指南

作者 | 百度文库APP 导读 百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏早在今年年初所预测的:大模型时代最大的机会在于应用层,会出现“杀手级”应用。 全文4448字,预计阅读时间12分钟。 前言 “我们要让AI走下技术的“神坛”,深入应用的“土壤”。 01 AI原生思维 在揭秘AI原生应用之前,我们首先需要培养下AI原生思维。它是指在设计和开发应用时,以人工智能技术为出发点,将人工智能作为核心驱动力,重新设计和构建应用。 从人工智能技术的发展趋势来看,AI时代的原住民至少应该具备以下思维: 1、数据驱动思维:AI时代的原住民需要具备数据驱动思维,能够通过数据分析和挖掘来发现问题、解决问题; 2、跨学科思维:AI时代的原住民需要具备跨学科思维,能够将不同领域的知识进行整合和应用; 3、创新思维:AI时代的原住民需要具备创新思维,能够不断地创新和改进技术、产品和服务; 4、合作共赢思维:AI时代的原住民需要具备合作共赢思维,能够与AI本身、AI专业人士、乃至相关企业和组织进行合作,并实现互利共赢; 5、风险意识和责任感:AI时代的原住民需要具备风险意识和责任感,能够在开发和应用人工智能技术时考...

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