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Triton推理服务器增强镜像（含PyTorch库）
镜像概述和主要用途
本镜像为Triton推理服务器（Triton Inference Server）的增强版本，集成了PyTorch库，用于托管从GitHub仓库生成的镜像。镜像构建源为：[***]
核心功能和特性
- 基础功能：具备Triton推理服务器的全部原生功能，包括多模型管理、动态批处理、模型版本控制、低延迟推理等
- PyTorch增强：集成PyTorch库，原生支持PyTorch模型的加载与推理，无需额外安装依赖
- 开源构建：基于公开GitHub仓库构建，确保镜像透明性和可复现性
使用场景和适用范围
- 需部署PyTorch深度学***模型的推理服务场景
- 对推理性能有较高要求的生产环境
- 需要统一管理多个PyTorch模型版本的推理系统
- 基于PyTorch开发的计算机视觉、自然语言处理等领域模型的服务化部署
使用方法和配置说明
基本使用流程
-
拉取镜像
从镜像仓库拉取本镜像（具体命令需根据实际镜像仓库地址调整）：docker pull [镜像仓库地址]/triton-pytorch-augmented:latest -
运行容器
启动Triton推理服务器容器，挂载模型仓库目录（假设模型文件存放在本地/path/to/model/repository）：docker run -d --name triton-pytorch-server -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 -v /path/to/model/repository:/models [镜像仓库地址]/triton-pytorch-augmented:latest- 端口说明：8000（HTTP）、8001（gRPC）、8002（Metrics）
/models目录为Triton默认模型仓库路径，需提前按Triton模型仓库结构存放模型文件
配置说明
- 模型仓库结构：需遵循Triton推理服务器的模型仓库规范，每个模型需包含模型配置文件（
config.pbtxt）和对应版本的模型文件 - PyTorch模型支持：确保模型文件为PyTorch兼容格式（如
.pth、.pt），并在config.pbtxt中指定正确的后端（backend: "pytorch"）
注意事项
- 镜像构建源已从原仓库（[***]
- 运行前需确保本地模型仓库路径正确挂载，且模型配置符合Triton要求
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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