01 De quoi s'agit-il ?
NVIDIA Triton est le serveur d'inférence haute performance pour servir n'importe quel framework de modèle, dont PyTorch, TensorFlow, ONNX, TensorRT, OpenVINO et vLLM, sur CPU ou GPU, avec batching dynamique, versioning de modèles et support des ensembles. Triton est le cheval de trait du serving de modèles en production à grande échelle.
02 Pourquoi l'implémenter ?
- Serving multi-framework et multi-device dans un seul serveur
- Batching dynamique pour une utilisation GPU efficiente en coût
- Versioning de modèles, ensembles et pipelines d'inférence
- Métriques standard (Prometheus), tracing et endpoints de santé
- Éprouvé à l'échelle hyperscale
03 Comment je vous aide
Je conçois des déploiements Triton optimisés pour la latence, le débit et le coût, avec gestion de modèles en rolling-update, isolation multi-tenant, scheduling GPU et frontières de sécurité entre modèles et tenants. J'intègre Triton à la stack plus large d'observabilité et de sécurité.
04 Livrables attendus
- Architecture de déploiement Triton
- Politique de packaging et de versions de modèles
- Plan d'isolation multi-tenant et d'autorisation
- Intégration de l'observabilité (Prometheus, OpenTelemetry)
- Benchmark de performance et de coût