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    1 相关预备知识 模型:包含了大量参数的一个网络(参数+结构),体积10MB-10GB不等 模型格式:相同的模型可以有不同的存储格式(可类比音视频文件),目前主流有torch、tf、onnx和trt,其中tf又包含了三种格式 模型推理:输入和网络中的参数进行各种运算从而得到一个输出,计算密集型任务且需要GPU加速

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    Triton Inference Server 定位 在接触了一段时间的 Triton 之后,我认为它的定位在于模型服务,即它的主要职责和服务紧密相关,服务中常见的需求它需要做处理。比如 Batching,Sequence,Pipeline 等,再比如模型仓库的管理,模型后端引擎的管理等,还有性能测试工具等。至于模型部署优化,我觉得

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