Triton Inference Server, üretim ortamında model sunumu için hızlı, esnek ve güçlü bir çözüm olarak öne çıkıyor. Ancak, Triton'u etkili bir şekilde kullanmak, nerede parladığını ve nerede yetersiz kaldığını anlamayı gerektirir. Bu makale, Triton'u üretimde kullanırken edinilen ve daha önce öğrenilmiş olmayı dilediğim beş pratik dersi paylaşıyor.
En önemli derslerden biri, doğru sunum katmanını seçmektir. Tüm modeller Triton için uygun değildir. Özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi üretken modeller için vLLM gibi çözümler tercih edilirken, Triton daha geleneksel çıkarım iş yükleri için idealdir. Triton, TensorRT-LLM ve vLLM ile entegrasyonlar sunsa da, pratikte vLLM'in doğrudan dağıtımının üretken iş yükleri için çok daha basit ve verimli olduğu görülmüştür. Bunun nedeni, Triton'un dinamik batching, model packing ve request caching gibi temel özelliklerinin LLM'lerin sürekli batching, model sharding ve prefix caching gibi ihtiyaçlarına tam olarak uymamasıdır.
Örneğin, Triton'un dinamik batching özelliği sabit şekilli çıkarım için harika çalışırken, LLM'ler token üretimi tamamlandıkça yeni isteklerin aktif bir batch'e eklendiği sürekli batching'den faydalanır. Benzer şekilde, Triton birden fazla modeli tek bir GPU'ya sığdırmayı kolaylaştırırken, LLM'ler genellikle tüm bir GPU'yu tüketir ve daha büyük modeller GPU'lar veya düğümler arasında sharding gerektirir. Triton'un yerleşik önbelleği istek-yanıt çiftlerini depolarken, üretken modeller paylaşılan prompt prefix'leri tarafından anahtarlanan ara durumları önbelleğe almaktan faydalanır. Bu farklılıklar nedeniyle, LLM'ler için Triton'u bir katman olarak kullanmak yerine vLLM'i doğrudan dağıtmak, sürekli batching, sharding ve prefix caching gibi avantajlardan anında yararlanmayı çok daha basit hale getirir.
Model sunumu stratejilerini optimize etmek isteyen ekipler için Triton Inference Server'ın güçlü yönlerini ve sınırlamalarını anlamak, doğru araç seçiminde kritik öneme sahiptir.