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Ops 新增 Server 及 UI 服务
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1. 什么是 Ops 项目 我在之前的文章中介绍过一个常用的 Ops 工具。 Ops 的设计理念在于,运维工具的核心在于文本分发和脚本执行,实现了这两种能力就能够满足运维的功能诉求。 目前我主要的运维对象是 Host 主机、Kubernetes 集群,因此在 OpsObject 层实现了 Host 和 Cluster 对象,分别

使用 TensorRT 加速模型推理
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1. 什么是 TensorRT TensorRT 是一个 C++ 库,主要用在 NVIDIA GPU 进行高性能的推理加速上,提供了 C++ API 和 Python API 用于集成。 TensorRT 支持的主流深度学习框架有: Caffe,TensorRT 可以直接读取 prototxt 格式 TensorFlow,需要将 TensorFlow 的 pb 转换为 uff 格式 PyTorch,需要将 PyTorch 的 pth 格式转

kind 实用指南
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1. 项目简介 kind 是使用容器管理 Kubernetes 集群的工具。项目地址 https://github.com/kubernetes-sigs/kind 。 主要用在: 本地开发环境 学习时的临时环境 自动化测试 2. 安装 kind macOS 1 brew install kind Linux 1 2 curl -Lo /usr/local/bin/kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.21.0/kind-linux-amd64 chmod +x /usr/local/bin/kind 3. 创建 kind 集群 如果你本地配置有 PROXY,在创建之间建议重新设置一下环境变量: 1 2 export https_proxy=http://x.x.x.x:7890 export http_proxy=http://x.x.x.x:7890 本地代理通常设

Kubernetes 集群中 AI 相关的采集器
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1. dcgm-exporter dcgm-exporter 是 NVIDIA 官方社区提供的 GPU 监控工具。 项目地址 https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter 1.1 安装方式 添加 Helm 镜像仓库 1 helm repo add gpu-helm-charts https://nvidia.github.io/dcgm-exporter/helm-charts 1 helm repo update 安装 1 2 3 4 5 6 helm install dcgm-exporter gpu-helm-charts/dcgm-exporter --namespace monitor --create-namespace \ --set serviceMonitor.enabled=false \ --set image.repository=hubimage/nvidia-dcgm-exporter \ --set image.tag=3.3.3-3.3.0-ubuntu22.04 \ --set nodeSelector."accelerator\/provider"=nvidia-gpu \ --version 3.3.1 需要给 NVIDIA GPU 节点打上标签 1 kubectl label node <node-name> accelerator/provider=nvidia-gpu 1.2 指标 GPU 利用率 指标名称 指标类型 单位 描述 DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL Gauge % GPU 利用率 DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL Gauge

容器下使用 Triton Server 和 TensorRT-LLM 进行大模型推理
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1. TensorRT-LLM 编译模型 1.1 TensorRT-LLM 简介 使用 TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。 但这个转换过程并不简单,经常会遇到各种报错,需要对模型结构、平台算子有一定的掌握,具备转换和调试能力。而 TensorRT-LLM 的目标