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[Triton Inference Server] TorchScript使用時と未使用時のモデルデプロイ比較

2024/10/20に公開
Python
PyTorch
NVIDIA
MLOps
triton
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はじめに

NVIDIAのTriton Inference Serverは、さまざまな機械学習モデルを効率的にデプロイできる強力なプラットフォームです。前回の記事では、TorchScriptを使用することで、model.ptファイルを配置するだけでモデルをデプロイできる理由を解説しました。今回は、TorchScriptを使用しない場合のモデル構造について詳しく説明し、その違いや利点・課題を比較します。

TL;DR

  • NVIDIAのTriton Inference Serverで、TorchScriptを使用せずにモデルをデプロイする方法を解説。
  • TorchScriptを使用する場合としない場合のモデル構造の違いや、利点・課題を比較。
  • TorchScriptを使わない場合の特徴：
    • モデル定義や重みのロードを含むPythonスクリプト（model.py） を配置する必要がある。
    • 依存関係の管理や環境構築が必要で、デプロイが複雑になる。
    • パフォーマンスが低下する可能性がある。
  • TorchScriptを使用する場合の特徴：
    • モデルを自己完結型のmodel.ptファイルとしてデプロイできる。
    • 依存関係の管理が不要で、デプロイが容易。
    • パフォーマンスが最適化され、高速に推論が可能。
  • 結論：特別な理由がない限り、TorchScriptを使用してモデルをデプロイすることを推奨。
項目 TorchScript使用 TorchScript未使用（Pythonスクリプト）
モデルファイル形式 model.pt model.py
依存関係の管理 不要（自己完結型） 必要
デプロイの容易さ 簡単 複雑
パフォーマンス 高速 低速の可能性
柔軟性 低い（固定化） 高い（動的変更可）

1. TorchScriptを使用しないモデルデプロイの方法

TorchScriptを使用しない場合、モデルの定義や重みのロード処理を含むPythonスクリプトを配置します。この方法では、モデルを動的に定義し、実行時に必要な処理を記述できます。

ディレクトリ構造は以下のようになります：

models/
└── model_name
    ├── 1
    │   └── model.py        # モデル定義のPythonファイル
    └── config.pbtxt        # モデルの設定ファイル

2. モデルリポジトリの構造比較

TorchScriptを使用する場合

models/
└── model_name
    ├── 1
    │   └── model.pt        # TorchScript形式のモデルファイル
    └── config.pbtxt        # モデルの設定ファイル
  • モデルファイル名：model.pt
  • 内容：モデルのアーキテクチャと重みが保存されたファイル

TorchScriptを使用しない場合

models/
└── model_name
    ├── 1
    │   └── model.py        # モデル定義のPythonファイル
    └── config.pbtxt        # モデルの設定ファイル
  • モデルファイル名：model.py
  • 内容：モデルの定義、重みのロード、推論処理を含むPythonコード

3. TorchScript未使用時の注意点

3.1 依存関係の管理

TorchScriptを使用しないモデルは、Pythonコードを直接実行するため、必要なPythonパッケージやモジュールの依存関係を適切に管理する必要があります。これには、以下が含まれます：

  • Python環境の構築：モデルが依存するPythonのバージョンやパッケージを環境にインストール
  • カスタムモジュールの配置：独自に作成したモジュールやスクリプトをサーバー上に配置
  • パッケージのバージョン管理：特定のバージョンのパッケージに依存する場合、そのバージョンを指定してインストール

3.2 デプロイの複雑性

TorchScriptを使用した場合に比べ、デプロイ手順が複雑化します。

  • 環境構築の手間：依存関係のインストールや環境設定が必要
  • バージョンの不整合：開発環境とサーバー環境でのパッケージバージョンが異なると動作しない可能性
  • デバッグの難しさ：サーバー上でのエラーが発生した場合、原因特定が難しい

3.3 パフォーマンスの考慮

TorchScriptはモデルを最適化してシリアライズ（直列化; 簡単にいうと保存）するため、推論時のパフォーマンスが向上します。一方、Pythonスクリプトはインタプリタを介して実行される（つまり、コードを一行ずつ解釈して実行していく）ため、実行速度が遅くなる可能性があります。

4. TorchScript使用時との比較まとめ表

項目 TorchScript使用 TorchScript未使用（Pythonスクリプト）
モデルファイル形式 model.pt model.py
依存関係の管理 不要（自己完結型） 必要
デプロイの容易さ 簡単 複雑
パフォーマンス 高速 低速の可能性
柔軟性 低い（固定化） 高い（動的変更可）

5. 結論

TorchScriptを使用しないでモデルをデプロイする方法は、モデル定義を柔軟に変更できるという利点があります。しかし、その反面、依存関係の管理やデプロイの複雑性、パフォーマンスの低下といった課題が存在します。

一方、TorchScriptを使用したデプロイは、自己完結型で依存関係が不要であり、パフォーマンスも最適化されています。デプロイの手間も軽減されます。

したがって、特別な理由がない限り、TorchScriptを使用してモデルをデプロイすることを推奨します。これにより、Triton Inference Serverの利点を最大限に活用できます。

参考資料

この記事が皆様の参考になれば幸いです。ご質問やフィードバックがございましたら、お気軽にお知らせください。

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