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本课程属于：009-大模型服务部署与API工程 AI智能与边缘计算工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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大模型部署Triton推理服务器配置教程

共计 30 章节
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01
课程导入
了解Triton推理服务器的定位 · 核心价值 · 适用场景
课程导入Triton
02
环境准备
安装Docker · NVIDIA驱动 · CUDA
环境准备Docker
03
Triton核心概念
理解模型仓库 · 模型配置 · 模型实例
Triton核心概念
04
模型仓库结构
掌握模型仓库的目录组织 · 版本管理 · 配置文件（config.pbtxt）…
模型仓库结构掌握模型仓库的目…
05
模型配置详解
学习model config中的pl… · backend · max_batch_size
模型配置详解model
06
支持的后端与格式
了解TensorRT · ONNX · PyTorch
支持的后端格式
07
大模型适配
针对Transformer · 等大模型 · 讲解如何将模型导出为ONNX或Ten…
大模型适配Transformer
08
Python后端实战
使用Python后端部署自定义大模型 · 编写model.py · 处理预处理
Python后端实战
09
动态批处理与并发
配置dynamic batching · max_queue_delay · instance_group数量
动态批处理并发
10
模型集成与Pipeline
使用Ensemble或Busines… · 实现复杂推理流程
Pipeline模型集成
11
性能分析与调优
使用Triton的metrics · perf_analyzer工具 · 分析延迟
性能分析调优
12
内存与显存管理
配置模型实例的GPU内存分配 · CPU内存池 · pinned memory
内存显存管理
13
模型版本管理
实现模型的热加载 · 版本切换 · 模型更新策略
模型版本管理实现模型的热加载
14
客户端开发
使用Python/C++/Java客… · 发送HTTP/gRPC请求 · 处理响应和错误
客户端开发Python/C++/J…
15
HTTP与gRPC服务
配置Triton的HTTP和gRPC… · 理解协议细节 · 选择适合场景的通信方式
HTTPgRPC
16
安全与认证
配置Triton的SSL/TLS · · 访问控制
安全认证
17
日志与监控
配置日志级别 · 访问日志 · Prometheus metrics
日志监控
18
容器化部署
编写Dockerfile · 构建包含模型和Triton的镜像 · 使用docker-compose或K…
容器化部署Dockerfile
19
Kubernetes部署
在K8s集群中部署Triton · 配置资源限制 · 自动扩缩容
Kubernetes部署
20
多模型管理与调度
在单一Triton实例中管理多个大模… · 配置优先级 · 抢占和资源隔离
多模型管理调度
21
模型转换与优化
使用TensorRT · ONNX Runtime · TorchScript等工具优化大模…
模型转换优化
22
量化与精度控制
应用INT8 · FP16 · INT4等量化技术
量化精度控制
23
常见问题排查
解决模型加载失败 · OOM · 请求超时
常见问题排查解决模型加载失败
24
实战案例一
部署一个或类似规模的语言模… · 完成文本生成任务 · 并配置动态批处理
实战案例一
25
实战案例二
部署一个多模态模型（如CLIP） · 使用Python后端实现图像和文本的…
实战案例二CLIP
26
实战案例三
部署一个LLM服务 · 结合vLLM或FasterTrans… · 实现高并发低延迟推理
实战案例三LLM
27
性能压测与基准测试
使用perf_analyzer和负载… · 制定压测方案 · 评估系统极限
性能压测基准测试
28
高可用与容错
配置Triton的副本 · 健康检查 · 故障转移
高可用容错
29
综合项目
设计并实现一个端到端的大模型推理平台 · 包括模型管理 · 动态部署
综合项目设计并实现一个端…
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 探讨Triton生态 · 未来趋势
课程总结进阶