triton部署yolo
时间: 2025-07-09 22:46:03 浏览: 17
### 使用Triton推理服务器部署YOLOv5模型
为了成功部署YOLOv5模型到NVIDIA Triton推理服务器,需遵循一系列特定的操作流程。这不仅涉及准备环境,还包括配置模型存储库以及启动Triton服务。
#### 准备工作环境
确保已安装Docker和NVIDIA Docker插件,这是运行带有GPU支持的容器所必需的基础设置[^3]。接着拉取官方提供的Triton镜像:
```bash
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.10-py3
```
此命令获取的是截至当前最新的稳定版Triton服务器镜像文件。
#### 创建并配置模型仓库
创建用于存放YOLOv5及相关组件的目标目录结构如下所示:
```bash
cd triton-yolov5-trt
mkdir -p triton_deploy/models/yolov5/1/
mkdir triton_deploy/plugins
```
上述指令建立了两个主要子文件夹:`models/yolov5/1/` 用来保存实际的推理引擎文件;而 `plugins` 则专门放置自定义层所需的共享对象(.so) 文件[^1]。
将预先训练好的YOLOv5 TensorRT引擎复制至指定位置,并同步拷贝必要的插件库:
```bash
cp tensorrtx/yolov5/yolov5s.engine triton_deploy/models/yolov5/1/model.plan
cp tensorrtx/yolov5/build/libmyplugins.so triton_deploy/plugins/libmyplugins.so
```
这里需要注意路径中的 `.engine` 后缀被转换成了更通用的 `.plan` 来适配Triton的要求。
#### 配置与启动Triton服务
完成以上准备工作之后,还需要编写相应的配置文件来告知Triton关于要加载哪些模型及其参数详情。通常这些信息会被记录在一个名为 `config.pbtxt` 的纯文本格式文档里。对于本案例而言,则应位于 `triton_deploy/models/yolov5/config.pbtxt` 下面。
最后一步就是利用之前构建好的映射关系挂载主机上的模型库给容器内部访问权限,从而顺利激活Triton实例:
```bash
docker run --gpus=all \
--rm -it \
-v /path/to/local_model_repo:/models \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=ALL \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility \
nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.10-py3 tritonserver \
--model-repository=/models
```
这段脚本指定了GPU资源分配策略、持久化卷绑定方式以及其他必要选项以便于实现高效稳定的在线预测功能。
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