作為服務(wù)器的最重要任務(wù)，就是要接受來(lái)自不同終端所提出的各種請(qǐng)求，然后根據(jù)要求執(zhí)行對(duì)應(yīng)的計(jì)算，再將計(jì)算結(jié)果返回給終端。

當(dāng) Triton 推理服務(wù)器運(yùn)行起來(lái)之后，就進(jìn)入等待請(qǐng)求的狀態(tài)，因此我們所要提出的請(qǐng)求內(nèi)容，就必須在用戶端軟件里透過(guò)參數(shù)去調(diào)整請(qǐng)求的內(nèi)容，這部分在 Triton 相關(guān)使用文件中并沒(méi)有提供充分的說(shuō)明，因此本文的重點(diǎn)就在于用Python 版的 image_client.py 來(lái)說(shuō)明相關(guān)參數(shù)的內(nèi)容，其他用戶端的參數(shù)基本上與這個(gè)端類似，可以類比使用。

本文的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，是將 Triton 服務(wù)器安裝在 IP 為 192.168.0.10 的 Jetson AGX Orin 上，將 Triton 用戶端裝在 IP 為 192.168.0.20 的樹(shù)莓派上，讀者可以根據(jù)已有的設(shè)備資源自行調(diào)配。

在開(kāi)始進(jìn)行實(shí)驗(yàn)之前，請(qǐng)先確認(rèn)以下兩個(gè)部分的環(huán)境：

• 在服務(wù)器設(shè)備上啟動(dòng) Triton 服務(wù)器，并處于等待請(qǐng)求的狀態(tài)：

  
  

如果還沒(méi)啟動(dòng)的話，請(qǐng)直接執(zhí)行以下指令：

# 根據(jù)實(shí)際的模型倉(cāng)根目錄位置設(shè)定TRITON_MODEL_REPO路徑
$  export TRITON_MODEL_REPO=${HOME}/triton/server/docs/examples/model_repository
執(zhí)行Triton服務(wù)器
$  dockerrun--rm--net=host-v${TRITON_MODEL_REPO}:/modelsnvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3tritonserver--model-repository=/models

• 在用戶端設(shè)備下載 Python 的用戶端范例，并提供若干張要檢測(cè)的圖片：

先執(zhí)行以下指令，確認(rèn)Triton服務(wù)器已經(jīng)正常啟動(dòng)，并且從用戶端設(shè)備可以訪問(wèn)：

$  curl -v 192.168.0.10:8000/v2/health/ready

只要后面出現(xiàn)的信息中有“HTTP/1.1 200 OK”部分，就表示一切正常。

如果還沒(méi)安裝 Triton 的 Python 用戶端環(huán)境，并且還未下載用戶端范例的話，請(qǐng)執(zhí)行以下指令：

$  cd ${HOME}/triton
$  git clone https://github.com/triton-inference-server/client
$  cd client/src/python/examples
# 安裝 Triton 的 Python用戶端環(huán)境
$  pip3installtritonclient[all]attrdict-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

最后記得在用戶端設(shè)備上提供幾張圖片，并且放置在指定文件夾（例如~/images）內(nèi)，準(zhǔn)備好整個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，就可以開(kāi)始下面的說(shuō)明。

現(xiàn)在執(zhí)行以下指令，看一下 image_client 這個(gè)終端的參數(shù)列表：

$  python3 image_client.py

會(huì)出現(xiàn)以下的信息：

接下來(lái)就來(lái)說(shuō)明這些參數(shù)的用途與用法。

1. 用“-u”參數(shù)對(duì)遠(yuǎn)程服務(wù)器提出請(qǐng)求：

   
   

如果用戶端與服務(wù)器端并不在同一臺(tái)機(jī)器上的時(shí)候，就可以用這個(gè)參數(shù)對(duì)遠(yuǎn)程 Triton 服務(wù)器提出推理請(qǐng)求，請(qǐng)執(zhí)行以下指令：

$  python3 image_client.py  -m  inception_graphdef  -u 192.168.0.10:8000  -s INCEPTION ${HOME}/images/mug.jpg

由于 Triton 的跨節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求主要透過(guò) HTTP/REST 協(xié)議處理，需要透過(guò) 8000 端口進(jìn)行傳輸，因此在“-u”后面需要接上“IP:8000”就能正常使用。

請(qǐng)自行檢查回饋的計(jì)算結(jié)果是否正確！

2. 用“-m”參數(shù)去指推理模型：

從“python3 image_client.py”所產(chǎn)生信息的最后部分，可以看出用“-m”參數(shù)去指定推理模型是必須的選項(xiàng)，但是可以指定哪些推理模型呢？就得從 Triton 服務(wù)器的啟動(dòng)信息中去尋找答案。

下圖是本范例是目前啟動(dòng)的 Triton 推理服務(wù)器所支持的模型列表：

這里顯示有的 8 個(gè)推理模型，就是啟動(dòng)服務(wù)器時(shí)使用“--model-repository=”參數(shù)指定的模型倉(cāng)內(nèi)容，因此客戶端使用“-m”參數(shù)指定的模型，必須是在這個(gè)表所列的內(nèi)容之列，例如“-mdensenet_onnx”、“-m inception_graphdef”等等。

現(xiàn)在執(zhí)行以下兩道指令，分別看看使用不同模型所得到的結(jié)果有什么差異：

$  python3 image_client.py  -m densenet_onnx  -u 192.168.0.10:8000  -s INCEPTION ${HOME}/images/mug.jpg
$  python3image_client.py-minception_graphdef-u192.168.0.10:8000-sINCEPTION${HOME}/images/mug.jpg

使用 densenet_onnx 模型與 inception_graphdef 模型所返回的結(jié)果，分別如下：

雖然兩個(gè)模型所得到的檢測(cè)結(jié)果一致，但是二者所得到的置信度表達(dá)方式并不相同，而且標(biāo)簽編號(hào)并不一樣（504 與 505）。

這個(gè)參數(shù)后面還可以使用“-x”去指定“版本號(hào)”，不過(guò)目前所使用的所有模型都只有一個(gè)版本，因此不需要使用這個(gè)參數(shù)。

3. 使用“-s”參數(shù)指定圖像縮放方式：

有些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在執(zhí)行推理之前，需要對(duì)圖像進(jìn)行特定形式的縮放（scaling）處理，因此需要先用這個(gè)參數(shù)指定縮放的方式，如果沒(méi)有指定正確的模式，會(huì)導(dǎo)致推理結(jié)果的錯(cuò)誤。目前這個(gè)參數(shù)支持{NONE, INSPECTION, VGG}三個(gè)選項(xiàng)，預(yù)設(shè)值為“NONE”。

在本實(shí)驗(yàn) Triton 推理服務(wù)器所支持的 densenet_onnx 與 inception_graphdef 模型，都需要選擇 INSPECTION 縮放方式，因此執(zhí)行指令中需要用“-s INSPECTION”去指定，否則會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)果。

請(qǐng)嘗試以下指令，省略前面指定中的“-s INSPECTION”，或者指定為 VGG 模式，看看結(jié)果如何？

$  python3 image_client.py  -m inception_graphdef -u 192.168.0.10:8000  -s VGG ${HOME}/images/mug.jpg

4. 對(duì)文件夾所有圖片進(jìn)行推理

如果有多個(gè)要進(jìn)行推理計(jì)算的標(biāo)的物（圖片），Triton 用戶端可用文件夾為單位來(lái)提交要推理的內(nèi)容，例如以下指令就能一次對(duì) ${HOME}/images 目錄下所有圖片進(jìn)行推理：

$  python3 image_client.py  -m  inception_graphdef  -u 192.168.0.10:8000  -s INCEPTION ${HOME}/images

例如我們?cè)谖募A中準(zhǔn)備了 car.jpg、mug.jpg、vulture.jpg 三種圖片，如下：

執(zhí)行后反饋的結(jié)果如下：

顯示推理檢測(cè)的結(jié)果是正確的！

5. 用“-b”參數(shù)指定批量處理的值

執(zhí)行前面指令的結(jié)果可以看到“batch size 1”，表示用戶端每次提交一張圖片進(jìn)行推理，所以出現(xiàn) Request1、Request 2 與 Request 3 總共提交三次請(qǐng)求。

現(xiàn)在既然有 3 張圖片，可否一次提交 3 張圖片進(jìn)行推理呢？我們可以用“-b”參數(shù)來(lái)設(shè)定，如果將前面的指令中添加“-b3”這個(gè)參數(shù)，如下：

$  python3 image_client.py  -m  inception_graphdef  -u 192.168.0.10:8000  -s INCEPTION ${HOME}/images  -b 3

現(xiàn)在顯示的結(jié)果如下：

現(xiàn)在看到只提交一次“batch size 3”的請(qǐng)求，就能對(duì)三張圖片進(jìn)行推理。如果 batch 值比圖片數(shù)量大呢？例如改成“-b 5”的時(shí)候，看看結(jié)果如何？如下：

現(xiàn)在可以看到所推理的圖片數(shù)量是 5，其中 1/4、2/5 是同一張圖片，表示重復(fù)使用了。這樣就應(yīng)該能清楚這個(gè)“batchsize”值的使用方式。

但如果這里將模型改成 densenet_onnx 的時(shí)候，執(zhí)行以下指令：

$  python3 image_client.py  -m  densenet_onnx  -u 192.168.0.10:8000  -s INCEPTION ${HOME}/images  -b 3

會(huì)得到“ERROR: This model doesn't support batching.”的錯(cuò)誤信息，這時(shí)候就回頭檢查以下模型倉(cāng)里 densenet_onnx 目錄下的 config.pbtxt 配置文件，會(huì)發(fā)現(xiàn)里面設(shè)置了“max_batch_size: 0”，并不支持批量處理。

而 inception_graphdef 模型的配置文件里設(shè)置“max_batch_size: 128”，如果指令給定“-b”參數(shù)大于這個(gè)數(shù)值，也會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤信息。

6. 其他：

另外還有指定通訊協(xié)議的“-i”參數(shù)、使用異步推理 API 的“-a”參數(shù)、使用流式推理 API 的“--streaming”參數(shù)等等，屬于較進(jìn)階的用法，在這里先不用過(guò)度深入。

以上所提供的 5 個(gè)主要參數(shù)，對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)是非常足夠的，好好掌握這幾個(gè)參數(shù)就已經(jīng)能開(kāi)始進(jìn)行更多圖像方面的推理實(shí)驗(yàn)。

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