京东使用Triton经验 - 深度学习推理优化与部署实践.pdf

京东使用Triton经验 - 深度学习推理优化与部署实践.pdf 在这篇文件中，我们可以看到京东是如何使用Triton来优化和部署深度学习模型的。Triton是一个开源的模型推理框架，能够提供高性能、灵活性和可扩展性的模型服务。 京东提出了他们在深度学习推理服务中面临的问题，包括“烟囱式”开发、项目成本高、模型交付难、资源分散管理等。这说明了深度学习模型的部署和优化是一个非常复杂的问题。 然后，京东分享了他们使用Triton的经验，包括如何使用Triton来统一管理推理服务、如何利用硬件资源来提高性能、如何使用Cache来降低显存占用等。这些经验可以帮助我们更好地理解Triton的使用和优化。 在这篇文件中，我们还可以看到京东对深度学习推理服务的架构设计，包括模型资源管理、API适配、Cache管理、安全管理等。这些架构设计可以帮助我们更好地理解深度学习推理服务的实现。 此外，京东还分享了他们对深度学习模型的优化经验，包括如何使用Rust来调用Triton的so、如何使用Python来调度模型、如何使用RDMA来提高模型的性能等。这些经验可以帮助我们更好地理解深度学习模型的优化和部署。 这篇文件提供了非常有价值的经验和知识，能够帮助我们更好地理解深度学习推理服务的实现和优化。 知识点： 1. 深度学习推理服务中存在的问题，包括“烟囱式”开发、项目成本高、模型交付难、资源分散管理等。 2. Triton是一个开源的模型推理框架，能够提供高性能、灵活性和可扩展性的模型服务。 3. 京东使用Triton来统一管理推理服务，提高性能和可扩展性。 4. Cache可以降低显存占用，提高模型的性能。 5. Rust可以用来调用Triton的so，提高模型的性能。 6. Python可以用来调度模型，提高模型的性能。 7. RDMA可以提高模型的性能。 8. 深度学习模型的优化需要考虑数据库降级的方案，网络资源的梳理等。 9. 架构设计需要考虑模型资源管理、API适配、Cache管理、安全管理等。 总结来说，这篇文件提供了非常有价值的经验和知识，能够帮助我们更好地理解深度学习推理服务的实现和优化。