NVIDIA Triton 系列文章（5）：安裝服務器軟件
在前一篇文章已經帶著讀者創建一個 Triton 的推理模型倉，現在只要安裝好服務器端與用戶端軟件，就能進行基本的測試與體驗。
為了簡化過程，我們使用 NVIDIA Jetson AGX Orin 設備進行示范，所有步驟都能適用于各種基于 NVIDIA Jetson 智能芯片的邊緣設備上，也適用于大部分裝載 Ubuntu 18 以上操作系統的 x86 設備上，即便設備上沒有安裝 NVIDIA 的 GPU 計算卡也能使用，只不過我們的提供的內容都是基于 GPU 計算環境，對于純 CPU 的使用則需要用戶自行研讀說明文件。
現在就開始安裝 Triton 服務器軟件，NVIDIA 為 Triton 服務器提供以下三種軟件安裝的方式：
1. 源代碼編譯
這種方式需要從https://github.com/triton-inference-server/server下載源代碼，然后安裝依賴庫，再用 cmake 與 make 工具進行編譯。通常會遇到的麻煩是步驟繁瑣，并且出錯率較高，因此并不推薦使用這個方法。
有興趣者，請自行參考前面下載的開源倉里的docs/customization_guide/build.md文件，有關于 Ubuntu 20.04、Jetpack 與 Windows 等各種平臺的編譯細節。
2. 可執行文件
Triton 開發團隊為使用者提供編譯好的可執行文件，包括 Ubuntu 20.04、Jetpack 與Windows 平臺，可以在https://github.com/triton-inference-server/server/releases/ 上獲取，每個版本都會提供對應 NGC 容器的版本，如下圖：
然后到下面的“Assets”選擇合適的版本：
以裝載 Jetpack 5 的 Orin 為例，就下載
tritonserver2.26.0-jetpack5.0.2.tgz(1.13GB)壓縮文件到本機上，然后解壓縮到指定目錄下就可以，例如 ${HOME}/triton 目錄，會生成
在執行 Triton 服務器軟件前，還得先安裝所需要的依賴庫，請執行以下指令：
sudo apt-get update
sudoapt-getinstall-y--no-install-recommendssoftware-properties-commonautoconfautomakebuild-essentialgitlibb64-devlibre2-devlibssl-devlibtoollibboost-devrapidjson-devpatchelfpkg-configlibopenblas-devlibarchive-devzlib1g-dev現在就可以執行以下指令啟動 Triton 服務器：
cd ${HOME}/triton
bin/tritonserver--model-repository=server/docs/examples/model_repository--backend-directory=backends--backend-config=tensorflow,version=2如果最后出現以下畫面并且進入等待狀態：
現在 Triton 服務器已經正常運行，進入等待用戶端提出請求（request）的狀態。
3. Docker容器
在NGC的
https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver/tags可以找到 Triton 服務器的 Docker 鏡像文件，每個版本主要提供以下幾種版本：
year-xy-py3：包含 Triton 推理服務器，支持 Tensorflow、PyTorch、TensorRT、ONNX 和 OpenVINO 模型；
year-xy-tf2-python-py3：僅支持 TensorFlow 2.x 和 python 后端的 Triton 推理服務器；
year-xy-pyt-python-py3：僅支持 PyTorch 和 python 后端的 Triton 服務器；
year-xy-py3-min：用作創建自定義 Triton 服務器容器的基礎，如 Customize Triton Container（自定義Triton容器）說明文件所描述的內容；
其中“year”是年份的數字，例如 2022 年提交的就是“22”開頭；后面的“xy”是流水號，每次往上加“1”，例如 2022 年 10 月 4 日提交的版本為“22-09”。
NVIDIA 提供的 Triton 容器鏡像是同時支持 x86 / AMD64 與 ARM64 架構的系統，以 22.09-py3 鏡像為例，可以看到如下圖所標示的“2 Architectures”:
點擊最右方的“向下”圖標，會展開如下圖的內容，事實上是有兩個不同版本的鏡像，不過使用相同鏡像名：
因此在 x86 電腦與 Jetson 設備都使用相同的鏡像下載指令，如下：
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3就能根據所使用設備的 CPU 架構去下載對應的鏡像，現在執行以下指令來啟動 Triton 服務器：
# 根據實際的模型倉根目錄位置設定TRITON_MODEL_REPO路徑
export TRITON_MODEL_REPO=${HOME}/triton/server/docs/examples/model_repository
# 執行Triton服務器
dockerrun--rm--net=host-v${TRITON_MODEL_REPO}:/modelsnvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3tritonserver--model-repository=/models如果執行正常，也會出現以下的等待畫面，表示運行是正確的：
以上三種方式都能在計算設備上啟動 Triton 服務器軟件，目前看起來使用 Docker 鏡像是最為簡單的。當服務器軟件啟動之后，就處于“等待請求”狀態，可以使用“Ctrl-C”組合鍵終止服務器的運行。
有一種確認 Triton 服務器正常運行的最簡單方法，就是用 curl 指令檢查 HTTP 端口的狀態，請執行以下指令：
curl -v localhost:8000/v2/health/ready如果有顯示“HTTP/1.1 200 OK”的信息（如下圖），就能確定 Triton 服務器處于正常運行的狀態：
接下去就要安裝客戶端軟件，用來對服務器提出推理請求，這樣才算完成一個最基礎的推理周期。
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