AI
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

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

nvidia-smi 基本使用
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1. 什么是 nvidia-smi nvidia-smi 全称是 NVIDIA System Management Interface,是 NVIDIA 提供的管理和监控 GPU 的接口。 nvidia-smi 调用的是 NVML。NVML 全称是 NVIDIA Management Library,提供了一组 C API,用于 NVIDIA GPU 监控和管理的库。 1.1 可查询的状态 ECC 错误计数 GPU 利用率 活动计算进程 时钟和 PState 温度和风扇速度 电

使用 Fluid 和 JuiceFS 在 Kubernetes 管理数据
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1. Fluid 简介 下面是来源于 https://github.com/fluid-cloudnative/fluid 的 Fluid 的架构图: Fluid 抽象了两个概念: Dataset,数据集合,用户视角的抽象 Runtime,数据存储、加速等真实服务的抽象 Fluid 主要解决了传统缓存系统在 Kubernetes 上使用的问题: 通过 CRD 对数据集合 Dataset 进行描述,提供生命周期管理 依赖于 Runtime 后端,