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NVIDIA Triton を使用した予測のサービング

このページでは、Vertex AI Prediction を使用して NVIDIA Triton 推論サーバーで予測リクエストを処理する方法について説明します。NVIDIA Triton 推論サーバー（Triton）は、CPU と GPU の両方に最適化された NVIDIA のオープンソースの推論サービングソリューションで、推論サービング処理を簡素化します。

Vertex AI Prediction 上の NVIDIA Triton

Vertex AI Prediction は、Triton 推論サーバー（NVIDIA Triton 推論サーバーイメージ）へのモデルのデプロイをサポートしています。このサーバーは、NVIDIA GPU Cloud（NGC）に公開されているカスタムコンテナ上で実行されます。NVIDIA の Triton イメージには、カスタムサービングコンテナイメージの Vertex AI 要件を満たす、必要なパッケージと構成がすべて含まれています。このイメージには、TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX、OpenVINO の各モデルをサポートする Triton 推論サーバーが含まれています。また、このイメージには XGBoost、LightGBM、Scikit-Learn などの ML フレームワークの実行をサポートする FIL（フォレスト推論ライブラリ）バックエンドも含まれています。

Triton は、モデルを読み込み、標準の推論プロトコルを使用する推論、ヘルスチェック、モデル管理の REST エンドポイントを公開します。Vertex AI にモデルをデプロイすると、Triton は Vertex AI 環境を認識し、ヘルスチェックと予測リクエストに Vertex AI Prediction プロトコルを使用します。

NVIDIA Triton 推論サーバーの主な機能とユースケースの概要は次のとおりです。

複数のディープラーニングフレームワークと機械学習フレームワークのサポート: Triton は、複数のモデルのデプロイと、フレームワークとモデル形式の組み合わせをサポートしています。TensorFlow（SavedModel と GraphDef）、PyTorch（TorchScript）、TensorRT、ONNX、OpenVINO、FIL バックエンドを使用して、XGBoost、LightGBM、Scikit-Learn などのフレームワークや、カスタム Python または C++ モデル形式をサポートします。
複数モデルの同時実行: Triton では、0 個以上の GPU を使用して、同じコンピューティングリソース上で複数のモデルまたは同じモデルの複数のインスタンスを同時に実行できます。
モデルのアンサンブル（チェーンまたはパイプライン処理）: Triton のアンサンブルは、複数のモデルをパイプライン（DAG、有向非巡回グラフ）として作成し、その間を入力テンソルと出力テンソルで接続するユースケースをサポートしています。また、Triton Python バックエンドでは、ビジネスロジックスクリプティング（BLS）で定義された前処理、後処理、制御フローのロジックを含めることができます。
CPU と GPU バックエンドで実行: Triton は、CPU と GPU を使用するノードにデプロイされたモデルの推論をサポートしています。
予測リクエストの動的バッチ処理: バッチ処理をサポートするモデル用に、Triton にはスケジューリングアルゴリズムとバッチ処理アルゴリズムが組み込まれています。これらのアルゴリズムは、個々の推論リクエストをサーバー側で動的に結合し、推論スループットを向上させ、GPU の使用効率を高めます。

NVIDIA Triton 推論サーバーの詳細については、Triton のドキュメントをご覧ください。

利用可能な NVIDIA Triton コンテナイメージ

次の表に、NVIDIA NGC カタログで利用可能な Triton Docker イメージを示します。モデルのフレームワーク、バックエンド、使用するコンテナイメージのサイズに基づいてイメージを選択してください。

xx と yy は、それぞれ Triton のメジャーバージョンとマイナーバージョンを表します。

NVIDIA Triton イメージ	サポート
`xx.yy-py3`	TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX、OpenVINO の各モデルをサポートするフルコンテナ
`xx.yy-pyt-python-py3`	PyTorch バックエンドと Python バックエンドのみ
`xx.yy-tf2-python-py3`	TensorFlow 2.x と Python のバックエンドのみ
`xx.yy-py3-min`	必要に応じて Triton コンテナをカスタマイズ

始める: NVIDIA Triton を使用した予測のサービング

次の図は、Vertex AI Prediction 上の Triton アーキテクチャの概要を示しています。

triton-on-vertex-ai-prediction

Triton によって提供される ML モデルは、Vertex AI Model Registry に登録されます。モデルのメタデータは、Cloud Storage 内でのモデルアーティファクトの場所、カスタムサービングコンテナ、その構成を参照します。
Vertex AI Model Registry のモデルは、CPU と GPU を使用するコンピューティングノード上で、Triton 推論サーバーをカスタムコンテナとして実行する Vertex AI Prediction エンドポイントにデプロイされます。
推論リクエストは、Vertex AI Prediction エンドポイントを介して Triton 推論サーバーに到達し、適切なスケジューラに転送されます。
バックエンドは、バッチリクエストで指定された入力を使用して推論を行い、レスポンスを返します。
Triton は readiness / liveness ヘルスエンドポイントを提供します。これにより、Triton を Vertex AI Prediction などのデプロイ環境に統合できます。

このチュートリアルでは、NVIDIA Triton 推論サーバーを実行するカスタムコンテナを使用して、Vertex AI Prediction に機械学習（ML）モデルをデプロイし、オンライン予測を行う方法について説明します。Triton を実行しているコンテナをデプロイして、TensorFlow Hub のオブジェクト検出モデルから予測を提供します。このモデルは、COCO 2017 データセットで事前にトレーニングされています。その後、Vertex AI Prediction を使用して画像内のオブジェクトを検出します。

また、Jupyter Notebook の手順に沿って、Vertex AI Workbench でチュートリアルを実行することもできます。

始める前に

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Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

このチュートリアル全体を通して、Cloud Shell を使用して Google Cloud とやり取りすることをおすすめします。Cloud Shell の代わりに別の Bash シェルを使用する場合は、次の追加の構成を行います。

Install the Google Cloud CLI.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
Artifact Registry のドキュメントに従って、Docker をインストールします。

コンテナイメージをビルドして push する

カスタムコンテナを使用するには、カスタムコンテナの要件を満たす Docker コンテナイメージを指定する必要があります。このセクションでは、コンテナイメージを作成して Artifact Registry に push する方法について説明します。

モデルアーティファクトをダウンロードする

モデルアーティファクトとは、予測の提供に使用できる ML トレーニングによって作成されたファイルです。これには、少なくとも、トレーニング済み ML モデルの構造と重みが含まれます。モデルアーティファクトの形式は、トレーニングに使用する ML フレームワークによって異なります。

このチュートリアルでは、オブジェクトのトレーニングをゼロから行うのではなく、COCO 2017 データセットでトレーニング済みのオブジェクト検出モデルを TensorFlow Hub から取得します。Triton は、TensorFlow SavedModel 形式を提供するため、モデルリポジトリが次の構造で編成されていることを前提としています。

└── model-repository-path
       └── model_name
              ├── config.pbtxt
              └── 1
                  └── model.savedmodel
                        └── <saved-model-files>

config.pbtxt ファイルには、モデルのモデル構成が記述されています。デフォルトでは、必要な設定を含むモデル構成ファイルを指定する必要があります。ただし、Triton を --strict-model-config=false オプションで開始した場合、モデル構成が Triton によって自動的に生成されることがあります。その場合は、明示的に指定する必要はありません。特に、TensorRT、TensorFlow SavedModel、ONNX モデルでは、必要な設定がすべて自動的に取得されるため、モデル構成ファイルは必要ありません。これ以外のモデルタイプの場合は、モデル構成ファイルを指定する必要があります。

# Download and organize model artifacts according to the Triton model repository spec
mkdir -p models/object_detector/1/model.savedmodel/
curl -L "https://tfhub.dev/tensorflow/faster_rcnn/resnet101_v1_640x640/1?tf-hub-format=compressed" | \
    tar -zxvC ./models/object_detector/1/model.savedmodel/
ls -ltr ./models/object_detector/1/model.savedmodel/

モデルをローカルにダウンロードすると、モデルリポジトリは次のように編成されます。

./models
└── object_detector
    └── 1
        └── model.savedmodel
            ├── saved_model.pb
            └── variables
                ├── variables.data-00000-of-00001
                └── variables.index

モデルアーティファクトを Cloud Storage バケットにコピーする

ダウンロードしたモデルアーティファクト（モデル構成ファイルを含む）は、MODEL_ARTIFACTS_REPOSITORY で指定された Cloud Storage バケットに push されます。これは、Vertex AI モデルリソースを作成するときに使用できます。

gcloud storage cp ./models/object_detector MODEL_ARTIFACTS_REPOSITORY/ --recursive

Artifact Registry リポジトリを作成する

Artifact Registry リポジトリを作成して、次のセクションで作成するコンテナイメージを保存します。

プロジェクトで Artifact Registry API サービスを有効にします。

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com

シェルで次のコマンドを実行して、Artifact Registry リポジトリを作成します。

gcloud artifacts repositories create getting-started-nvidia-triton \
    --repository-format=docker \
    --location=LOCATION_ID \
    --description="NVIDIA Triton Docker repository"

LOCATION_ID は、Artifact Registry がコンテナイメージを保存するリージョンに置き換えます。後で、このリージョンと一致するリージョンエンドポイントに Vertex AI モデルリソースを作成する必要があります。そのため、Vertex AI にリージョンエンドポイントがあるリージョンを選択してください（例: us-central1）。

オペレーションが完了すると、コマンドによって次の出力が表示されます。

Created repository [getting-started-nvidia-triton].

コンテナイメージをビルドする

NVIDIA は、Triton を実行し、Vertex AI のカスタムコンテナ要件を満たすコンテナイメージを構築するための Docker イメージを提供しています。docker を使用してイメージを pull し、イメージの push 先となる Artifact Registry パスにタグを付けます。

NGC_TRITON_IMAGE_URI="nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.01-py3"
docker pull $NGC_TRITON_IMAGE_URI
docker tag $NGC_TRITON_IMAGE_URI LOCATION_ID-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/getting-started-nvidia-triton/vertex-triton-inference

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: 前のセクションで指定した Artifact Registry リポジトリのリージョン
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID

このコマンドの実行には、数分間かかる場合があります。

予測リクエストをテストするためのペイロードファイルを準備する

コンテナのサーバーに予測リクエストを送信するには、Python を使用するサンプルイメージファイルを使用してペイロードを準備します。次の Python スクリプトを実行して、ペイロードファイルを生成します。

import json
import requests

# install required packages before running
# pip install pillow numpy --upgrade
from PIL import Image
import numpy as np

# method to generate payload from image url
def generate_payload(image_url):
    # download image from url and resize
    image_inputs = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw)
    image_inputs = image_inputs.resize((200, 200))

    # convert image to numpy array
    image_tensor = np.asarray(image_inputs)
    # derive image shape
    image_shape = [1] + list(image_tensor.shape)

    # create payload request
    payload = {
        "id": "0",
        "inputs": [
            {
                "name": "input_tensor",
                "shape": image_shape,
                "datatype": "UINT8",
                "parameters": {},
                "data": image_tensor.tolist(),
            }
        ],
    }

    # save payload as json file
    payload_file = "instances.json"
    with open(payload_file, "w") as f:
        json.dump(payload, f)
    print(f"Payload generated at {payload_file}")

    return payload_file

if __name__ == '__main__':
  image_url = "https://github.com/tensorflow/models/raw/master/research/object_detection/test_images/image2.jpg"
  payload_file = generate_payload(image_url)

Python スクリプトがペイロードを生成し、次のレスポンスを出力します。

Payload generated at instances.json

コンテナをローカルで実行する（省略可）

コンテナイメージを Artifact Registry に push して Vertex AI Prediction で使用する前に、ローカル環境でコンテナとして実行し、サーバーが想定どおりに動作することを確認できます。

コンテナイメージをローカルで実行するには、シェルで次のコマンドを実行します。
```
docker run -t -d -p 8000:8000 --rm \
  --name=local_object_detector \
  -e AIP_MODE=True \
  LOCATION_ID-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/getting-started-nvidia-triton/vertex-triton-inference \
  --model-repository MODEL_ARTIFACTS_REPOSITORY \
  --strict-model-config=false
```
前のセクションと同様に、次のよう置き換えます。
- LOCATION_ID: 前のセクションで指定した Artifact Registry リポジトリのリージョン
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID
- MODEL_ARTIFACTS_REPOSITORY: モデルアーティファクトが配置されている Cloud Storage パス
このコマンドは分離モードでコンテナを実行し、コンテナのポート 8000 をローカル環境のポート 8000 にマッピングします。NGC の Triton イメージは、ポート 8000 を使用するように Triton を構成します。
コンテナのサーバーにヘルスチェックを送信するには、シェルで次のコマンドを実行します。
```
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:8000/v2/health/ready
```
成功すると、サーバーはステータスコードとして 200 を返します。
次のコマンドを実行して、以前に生成したペイロードを使用してコンテナのサーバーに予測リクエストを送信し、予測レスポンスを取得します。
```
curl -X POST \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d @instances.json \
    localhost:8000/v2/models/object_detector/infer |
       jq -c '.outputs[] | select(.name == "detection_classes")'
```
このリクエストでは、TensorFlow オブジェクト検出の例に含まれているテストイメージのいずれかが使用されます。

成功すると、サーバーは次の予測を返します。
```
{"name":"detection_classes","datatype":"FP32","shape":[1,300],"data":[38,1,...,44]}
```
コンテナを停止するには、シェルで次のコマンドを実行します。
```
docker stop local_object_detector
```

コンテナイメージを Artifact Registry に push する

Artifact Registry にアクセスできるように Docker を構成します。次に、コンテナイメージを Artifact Registry リポジトリに push します。

ローカルの Docker インストール権限を選択したリージョンの Artifact Registry に push するには、シェルで次のコマンドを実行します。
```
gcloud auth configure-docker LOCATION_ID-docker.pkg.dev
```
- LOCATION_ID は、前のセクションでリポジトリを作成したリージョンに置き換えます。
ビルドしたコンテナイメージを Artifact Registry に push するには、シェルで次のコマンドを実行します。
```
docker push LOCATION_ID-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/getting-started-nvidia-triton/vertex-triton-inference
```
前のセクションと同様に、次のよう置き換えます。
- LOCATION_ID: 前のセクションで指定した Artifact Registry リポジトリのリージョン
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID

モデルをデプロイする

このセクションでは、モデルとエンドポイントを作成し、モデルをエンドポイントにデプロイします。

モデルを作成する

Triton を実行するカスタムコンテナを使用する Model リソースを作成するには、gcloud ai models upload コマンドを使用します。

モデルを作成する前に、カスタムコンテナの設定を読んで、コンテナにオプションの sharedMemorySizeMb、startupProbe、healthProbe フィールドを指定する必要があるかどうかを確認してください。

gcloud ai models upload \
    --region=LOCATION_ID \
    --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
    --container-image-uri=LOCATION_ID-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/getting-started-nvidia-triton/vertex-triton-inference \
    --artifact-uri=MODEL_ARTIFACTS_REPOSITORY \
    --container-args='--strict-model-config=false'

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID
DEPLOYED_MODEL_NAME: DeployedModel の名前。DeployedModel の Model の表示名を使用することもできます。

引数 --container-args='--strict-model-config=false' を指定すると、モデルの構成が自動的に生成されます。

エンドポイントを作成する

モデルを使用してオンライン予測を行う前に、モデルをエンドポイントにデプロイする必要があります。既存のエンドポイントにモデルをデプロイする場合は、この手順を省略できます。次の例では、gcloud ai endpoints create コマンドを使用します。

gcloud ai endpoints create \
    --region=LOCATION_ID \
    --display-name=ENDPOINT_NAME

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
ENDPOINT_NAME: エンドポイントの表示名。

Google Cloud CLI ツールがエンドポイントを作成するまでに数秒かかる場合があります。

モデルをエンドポイントにデプロイする

エンドポイントの準備が整ったら、モデルをエンドポイントにデプロイします。エンドポイントにモデルをデプロイすると、このサービスは物理リソースを Triton を実行しているモデルに関連付けて、オンライン予測を提供します。

次の例では、gcloud ai endpoints deploy-model コマンドを使用して、GPU 上で Triton を実行している endpoint に Model をデプロイし、予測の提供を高速化します。複数の DeployedModel リソース間のトラフィックは分割しません。

ENDPOINT_ID=$(gcloud ai endpoints list \
    --region=LOCATION_ID \
    --filter=display_name=ENDPOINT_NAME \
    --format="value(name)")

MODEL_ID=$(gcloud ai models list \
    --region=LOCATION_ID \
    --filter=display_name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
    --format="value(name)")

gcloud ai endpoints deploy-model $ENDPOINT_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --model=$MODEL_ID \
    --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
    --machine-type=MACHINE_TYPE \
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
    --accelerator=count=ACCELERATOR_COUNT,type=ACCELERATOR_TYPE \
    --traffic-split=0=100

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
ENDPOINT_NAME: エンドポイントの表示名。
DEPLOYED_MODEL_NAME: DeployedModel の名前。DeployedModel の Model の表示名を使用することもできます。
MACHINE_TYPE: 省略可。このデプロイの各ノードで使用するマシンリソース。デフォルトの設定は n1-standard-2 です。マシンタイプの詳細。
MIN_REPLICA_COUNT: このデプロイの最小ノード数。ノード数は、予測負荷に応じてノードの最大数まで増減できますが、この数より少なくすることはできません。
MAX_REPLICA_COUNT: このデプロイの最大ノード数。ノード数は、予測負荷に応じてこのノード数まで増減に応じて増減できますが、最大値を超えることはできません。
ACCELERATOR_COUNT: ジョブを実行している各マシンに接続するアクセラレータの数。通常は 1 です。指定しない場合、デフォルト値は 1 です。
ACCELERATOR_TYPE: GPU サービングのアクセラレータ構成を管理します。Compute Engine マシンタイプでモデルをデプロイする場合、GPU アクセラレータも選択できます。その場合は、タイプを指定する必要があります。選択肢は nvidia-tesla-a100、nvidia-tesla-p100、nvidia-tesla-p4、nvidia-tesla-t4、nvidia-tesla-v100 です。

Google Cloud CLI でエンドポイントにモデルをデプロイする場合、処理に数秒かかることがあります。モデルが正常にデプロイされると、このコマンドは次の出力を返します。

  Deployed a model to the endpoint xxxxx. Id of the deployed model: xxxxx.

デプロイされたモデルからオンライン予測を提供する

Vertex AI Prediction エンドポイントを使用してモデルを呼び出すには、標準の推論リクエストの JSON オブジェクトを作成するか、バイナリ拡張で推論リクエストの JSON オブジェクトを作成し、Vertex AI Prediction の REST rawPredict エンドポイントにリクエストを送信します。

次の例では、gcloud ai endpoints raw-predict コマンドを使用します。

ENDPOINT_ID=$(gcloud ai endpoints list \
    --region=LOCATION_ID \
    --filter=display_name=ENDPOINT_NAME \
    --format="value(name)")

gcloud ai endpoints raw-predict $ENDPOINT_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --http-headers=Content-Type=application/json \
    --request=@instances.json

次のように置き換えます。

LOCATION_ID: Vertex AI を使用するリージョン。
ENDPOINT_NAME: エンドポイントの表示名。

エンドポイントは、有効なリクエストに対して次のレスポンスを返します。

{
    "id": "0",
    "model_name": "object_detector",
    "model_version": "1",
    "outputs": [{
        "name": "detection_anchor_indices",
        "datatype": "FP32",
        "shape": [1, 300],
        "data": [2.0, 1.0, 0.0, 3.0, 26.0, 11.0, 6.0, 92.0, 76.0, 17.0, 58.0, ...]
    }]
}

クリーンアップ

Vertex AI の料金と Artifact Registry の料金が発生しないように、このチュートリアルで作成した Google Cloud リソースを削除します。

エンドポイントからモデルのデプロイを解除してエンドポイントを削除するには、シェルで次のコマンドを実行します。

ENDPOINT_ID=$(gcloud ai endpoints list \
    --region=LOCATION_ID \
    --filter=display_name=ENDPOINT_NAME \
    --format="value(name)")

DEPLOYED_MODEL_ID=$(gcloud ai endpoints describe $ENDPOINT_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --format="value(deployedModels.id)")

gcloud ai endpoints undeploy-model $ENDPOINT_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --deployed-model-id=$DEPLOYED_MODEL_ID

gcloud ai endpoints delete $ENDPOINT_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --quiet

LOCATION_ID は、前のセクションでモデルを作成したリージョンに置き換えます。

モデルを削除するには、シェルで次のコマンドを実行します。

MODEL_ID=$(gcloud ai models list \
    --region=LOCATION_ID \
    --filter=display_name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
    --format="value(name)")

gcloud ai models delete $MODEL_ID \
    --region=LOCATION_ID \
    --quiet

LOCATION_ID は、前のセクションでモデルを作成したリージョンに置き換えます。

Artifact Registry リポジトリとその中のコンテナイメージを削除するには、シェルで次のコマンドを実行します。
```
gcloud artifacts repositories delete getting-started-nvidia-triton \
  --location=LOCATION_ID \
  --quiet
```
LOCATION_ID は、前のセクションで Artifact Registry リポジトリを作成したリージョンに置き換えます。

制限事項

Triton カスタムコンテナは Vertex Explainable AI または Vertex AI Model Monitoring と互換性がありません。

次のステップ

Vertex AI Prediction での NVIDIA Triton 推論サーバーを使用したデプロイパターンについては、Vertex AI Jupyter ノートブックチュートリアルをご覧ください。

NVIDIA Triton を使用した予測のサービング

Vertex AI Prediction 上の NVIDIA Triton

利用可能な NVIDIA Triton コンテナ イメージ

始める: NVIDIA Triton を使用した予測のサービング

始める前に

コンテナ イメージをビルドして push する

モデル アーティファクトをダウンロードする

モデル アーティファクトを Cloud Storage バケットにコピーする

Artifact Registry リポジトリを作成する

コンテナ イメージをビルドする

予測リクエストをテストするためのペイロード ファイルを準備する

コンテナをローカルで実行する（省略可）

コンテナ イメージを Artifact Registry に push する

モデルをデプロイする

モデルを作成する

エンドポイントを作成する

モデルをエンドポイントにデプロイする

デプロイされたモデルからオンライン予測を提供する

クリーンアップ

制限事項

次のステップ

利用可能な NVIDIA Triton コンテナイメージ

コンテナイメージをビルドして push する

モデルアーティファクトをダウンロードする

モデルアーティファクトを Cloud Storage バケットにコピーする

コンテナイメージをビルドする

予測リクエストをテストするためのペイロードファイルを準備する

コンテナイメージを Artifact Registry に push する