Triton+vllm

　　用mindie工具benchmark测试大模型性能时，发现它要用Triton接口，原本用vllm部署的openai接口用不了。尝试用triton+vllm来部署大模型。

　　原理就是使用triton做代理，用vllm做backbend推大模型。

　　按照官网的指引做：

1、创建相关目录及文件

　　创建目录结构，如果使用已下载的权重，则需要复制相关权重到目录内（后续在model.json中引用）：

model_repository/
└── qwen72b
    ├── 1
    │   └── model.json
    ├── Qwen2.5-72B-Instruct
    │   └── 权重文件...
    └── config.pbtxt

• 其中qwen72b目录放模型相关文件，也是客户端调用时的模型名称，等同于model_name。
• model.json内容为：

{
    "model":"/work/model_repository/qwen72b/Qwen2.5-72B-Instruct",
    "disable_log_requests": true,
    "gpu_memory_utilization": 0.5,
    "enforce_eager": true,
    "tensor_parallel_size": 8
}

• • model为模型权重位置，/work为容器内的工作目录；Qwen2.5-72B-Instruct按实际情况调整；
  • tensor_parallel_size为使用的显卡数量

config.pbtxt内容为：

backend: "vllm"

# The usage of device is deferred to the vLLM engine
instance_group [
  {
    count: 1
    kind: KIND_MODEL
  }
]

2、启动docker：在model_repository同级目录下执行（会引用${PWD}变量）：

docker run --gpus all -it --rm -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 --shm-size=1G --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v ${PWD}:/work -w /work nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.12-vllm-python-py3 tritonserver --model-store ./model_repository

　　注意: --rm会在模型退出后删除容器。

3、客户端访问：通过8000端口访问服务器

curl -X POST localhost:8000/v2/models/qwen72b/generate -d '{"text_input": "What is Triton Inference Server?", "parameters": {"stream": false, "temperature": 0}}'