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LLM 서빙하기 (2) - Triton Inference Server로 LLM 서빙하기 (HuggingFace 모델을 Triton으로 배포하는 방법)

땽뚕 2025. 4. 5. 20:03
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LLM 서빙하기 (2) - Triton Inference Server로 LLM 서빙하기
 (HuggingFace 모델을 Triton으로 배포하는 방법)

 

 

 

 

 

 

 

아래에선 HuggingFace 모델을 Triton으로 배포하는 방법을 배워보자

 

https://github.com/triton-inference-server/tutorials/tree/main/HuggingFace

 

 

 

 

 

Triton에 HuggingFace 모델 배포하는 2가지 방법:

✅ 방법 1: Python Backend 사용 (전체 파이프라인 통째로 배포)

빠르고 간단하게 배포하고 싶을 때 사용

  • Python 코드 안에 전처리 → 모델 추론 → 후처리 모두 포함
  • model.py에서 TritonPythonModel 클래스를 만들고,
    • initialize()에서 모델 로딩
    • execute()에서 추론 실행
    • finalize()는 선택
  • 서버에서 tritonserver --model-repository=/models로 실행
  • 클라이언트는 Python SDK로 추론 요청

🟢 장점:

  • 설정 간단, 빠르게 실행 가능
  • HuggingFace 모델 그대로 사용 가능

🔴 단점:

  • 모든 단계가 CPU에서 실행될 수도 있음
  • 추론 성능 최적화가 어려움

✅ 방법 2: Triton Ensemble 사용 (전처리/모델/후처리 분리)

성능 최적화와 확장성을 원할 때 사용

  • 파이프라인을 구성 요소별로 분리:
    • 전처리: Python Backend (예: feature extractor)
    • 모델: ONNX, TensorRT 등 고성능 backend
    • 후처리: 필요 시 Python Backend
  • 각 구성 요소를 Triton의 Ensemble 기능으로 연결
    • BLS: preprocessing - tensorrt_llm - postprocessing을 하나의 chain으로 구성
      • preprocessing: 전처리
      • tensorrt_llm: LLM 모델 (우리는 TensorRT-LLM을 통해 LLM 속 연산들을 최적화할 것임)
      • postprocessing: 후처리
  • 모델 저장 구조 예:

 

 
model_repository/
├── ensemble_model/
│   └── config.pbtxt
├── preprocessing/
│   ├── 1/model.py
│   └── config.pbtxt
└── vit/
    ├── 1/model.onnx
    └── config.pbtxt

 

🟢 장점:

  • **모델 추론을 GPU + 고성능 백엔드(TensorRT, ONNX)**에서 실행 가능
  • 병렬화 및 파이프라인 최적화 용이

🔴 단점:

  • 설정이 조금 복잡하고 구성요소가 더 많음

 

방법 1 Python Backend로 전체 파이프라인 배포 (빠르고 유연함)
방법 2 Ensemble로 전처리/모델/후처리 분리 (최적화에 유리)
추천 개발 초기엔 방법 1 → 서비스 단계에선 방법 2로 전환

 

 

 

 

2번 방법에 대해서 더 알아보자 

 

 

Triton Inference Server의 Ensemble 기능을 사용하여 HuggingFace 모델 중 ViT을 배포하는 방법을 단계별로 살펴본다 

 

 

✅ 전체 과정 요약: Triton Ensemble 배포 흐름

  1. HuggingFace 모델 다운로드 및 ONNX 변환
  2. Triton 모델 저장소(모델 리포지토리) 구조 구성
  3. Triton Python Backend를 이용한 전처리
  4. ONNX Runtime으로 모델 추론
  5. Ensemble로 위 두 단계를 연결
  6. Triton Server 실행 & 클라이언트 요청

🧩 1. 모델 다운로드 및 ONNX 변환

docker run -it --gpus=all -v ${PWD}:/workspace nvcr.io/nvidia/pytorch:23.05-py3

 

  • PyTorch NGC 컨테이너 실행
  • GPU 사용 가능하고, PyTorch 환경이 사전 설정됨
 
pip install transformers
pip install transformers[onnx]

 

  • HuggingFace Transformers 라이브러리 설치
  • ONNX 변환 기능도 함께 설치
python -m transformers.onnx --model=google/vit-base-patch16-224 --atol=1e-3 onnx/vit

 

 

  • ViT 모델을 ONNX 형식으로 변환 (onnx/vit/model.onnx 생성됨)
  • --atol=1e-3은 변환 시 허용 오차

 

🧩 2. Triton 모델 저장소 구조

model_repository/
├── ensemble_model/            ← Ensemble 전체를 정의
│   ├── 1/
│   └── config.pbtxt           ← 연결 정보 작성
├── preprocessing/             ← 전처리: Python backend
│   ├── 1/model.py
│   └── config.pbtxt
└── vit/                       ← ONNX 추론 모델
    ├── 1/model.onnx
    └── config.pbtxt (auto-generated 가능)

 

 

🧩 3. 전처리: Python Backend

 

model_repository/preprocessing/1/model.py

from transformers import ViTFeatureExtractor
import triton_python_backend_utils as pb_utils

class TritonPythonModel:

    def initialize(self, args):
        # 모델/리소스 로딩
        pass

    def execute(self, requests):
        # 매 요청마다 실행 (추론 수행)
        pass

    def finalize(self):
        # 모델 종료 시 실행
        pass

 

 

Triton에서 Python Backend를 쓸 경우, 모델 코드를 직접 Python으로 작성해야 하고, TritonPythonModel 클래스를 정의한 뒤 다음 함수들을 구현합니다.

 

✅ 1. initialize(self, args)

Triton이 모델을 처음 로딩할 때 1번만 실행됨

🔹 역할:

  • 모델이나 관련 객체를 초기화할 때 사용
  • 예: HuggingFace 모델, 토크나이저, 설정값 등 로딩

🔹 코드 예시:

 
def initialize(self, args):
    self.feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
    self.model = ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")

 

✅ 요약:

  • Triton이 처음 시작할 때 모델 메모리에 올려두는 함수
  • **선택적(optional)**이지만 대부분 정의하는 것이 좋음

 

✅ 2. execute(self, requests)

클라이언트가 요청을 보낼 때마다 매번 실행됨

🔹 역할:

  • 실제 추론 로직을 수행하는 함수
  • 입력 → 전처리 → 추론 → 출력 변환 → 응답

🔹 코드 예시:

 

def execute(self, requests):
    responses = []
    for request in requests:
        # 입력 텐서 받기
        inp = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "image")
        input_image = np.squeeze(inp.as_numpy()).transpose((2,0,1))

        # 전처리
        inputs = self.feature_extractor(images=input_image, return_tensors="pt")

        # 추론
        outputs = self.model(**inputs)

        # 결과 반환
        inference_response = pb_utils.InferenceResponse(output_tensors=[
            pb_utils.Tensor("label", outputs.last_hidden_state.numpy())
        ])
        responses.append(inference_response)
    return responses

 

✅ 요약:

  • 실제 추론이 수행되는 메인 함수
  • 여러 요청을 한 번에 받을 수 있으므로 for request in requests 사용
  • pb_utils를 통해 Triton과 데이터 교환

 

✅ 3. finalize(self)

Triton이 모델을 **종료(unload)**할 때 실행

🔹 역할:

  • 메모리 해제, 로그 저장, 정리 작업 등
  • 사용하지 않아도 무방하지만 리소스 정리가 필요하면 정의

✅ 요약:

  • 리소스 반환 용
  • 선택적(optional)

 

 

 

 

🧩 4. 모델 추론: ONNX Backend

  • vit/1/model.onnx는 ONNXRuntime backend가 자동 인식
  • config.pbtxt는 자동 생성되지만, 명시하고 싶으면 수동으로 작성 가능

 

 

🧩 5. Ensemble 구성

ensemble_model/config.pbtxt 예: (protobuf 형식)

 

name: "ensemble_model"
platform: "ensemble"
input [
  {
    name: "INPUT_IMAGE"
    data_type: TYPE_UINT8
    dims: [3, 224, 224]
  }
]
output [
  {
    name: "OUTPUT_LABEL"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [768]
  }
]
ensemble_scheduling {
  step [
    {
      model_name: "preprocessing"
      model_version: -1
      input_map { key: "image" value: "INPUT_IMAGE" }
      output_map { key: "features" value: "EXTRACTED_FEATURES" }
    },
    {
      model_name: "vit"
      model_version: -1
      input_map { key: "pixel_values" value: "EXTRACTED_FEATURES" }
      output_map { key: "last_hidden_state" value: "OUTPUT_LABEL" }
    }
  ]
}

 

 

  • ensemble_scheduling 안에서 각 모델 연결
  • 입력/출력을 매핑해서 파이프라인 구성

 

 

🖥️ Terminal 실행

🔹 Terminal 1: Triton Server

 

# 모델 디렉토리 구성
mv ensemble_model_repository model_repository
mkdir -p model_repository/vit/1
mv vit/model.onnx model_repository/vit/1/
mkdir model_repository/ensemble_model/1



# Triton 컨테이너 실행 (예: 23.05 버전)
docker run --gpus=all -it --shm-size=256m --rm \
  -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 \
  -v ${PWD}:/workspace/ \
  -v ${PWD}/model_repository:/models \
  nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.05-py3 bash
  
  
  # 의존성 설치
pip install torch torchvision torchaudio transformers Image

# Triton 서버 실행
tritonserver --model-repository=/models

 

🔹 Terminal 2: Triton Client

 
docker run -it --net=host -v ${PWD}:/workspace/ \
  nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.05-py3-sdk bash

python3 client.py --model_name "ensemble_model"

 

 

  • client.py는 HTTP/gRPC를 통해 ensemble_model에 요청을 보냄
  • 입력 이미지 전처리 → ONNX 모델 추론 → 결과 반환

 

 

 

 

 

 

위 방법은 Python Backend로 LLM을 서빙하는 것이기 때문에

TensorRT-LLM이나 vLLM를 Backend로 사용하는 것보다는 당연히 느릴 수 밖에 없다 

 

 

TensorRT-LLM이나 vLLM를 Backend로 사용하는 것이 궁금하다면 아래의 repo를 봐보자 

우리 회사는 TensorRT-LLM + Triton 조합으로 쓰는데,

TensorRT-LLM에서 지원하지 않는 모델이 있다면 vLLM에서 지원하는지 확인해보고 사용하는 것도 좋을 듯하다 

 

 

 

 

 

 

https://github.com/triton-inference-server/tensorrtllm_backend

 

GitHub - triton-inference-server/tensorrtllm_backend: The Triton TensorRT-LLM Backend

The Triton TensorRT-LLM Backend. Contribute to triton-inference-server/tensorrtllm_backend development by creating an account on GitHub.

github.com

 

https://github.com/triton-inference-server/vllm_backend

 

GitHub - triton-inference-server/vllm_backend

Contribute to triton-inference-server/vllm_backend development by creating an account on GitHub.

github.com

 

 

 

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