NVIDIA Triton Inference server with Grafana

NVIDIA Triton Inference server with Grafana

NVIDIA Triton Inference Server와 Grafana를 활용하여 AI 모델의 추론 성능과 시스템의 상태를 모니터링하는 방법은 아래와 같습니다.

 

 

1. Triton Inference Server에서 Metrics 활성화하기

• Triton Inference Server는 Prometheus 형식으로 메트릭을 제공하므로, 설정에서 metrics 옵션을 활성화하고 metrics-port를 지정하여 외부로 노출합니다.
• 예를 들어, 다음과 같은 설정을 사용합니다.
• tritonserver --model-repository=/models --metrics=true --metrics-port=8002
• 활성화하면 추론 성능, 요청 수, 대기 시간, GPU 사용량 등 다양한 메트릭을 수집할 수 있습니다.

 

 

2. Prometheus 설정

• Triton에서 노출된 메트릭을 Prometheus를 통해 수집합니다.
• prometheus.yml 설정 파일에 Triton Inference Server의 메트릭 포트를 추가합니다.
• scrape_configs: - job_name: "triton" static_configs: - targets: ["triton_server_ip:8002"]

 

 

3. Grafana와 Prometheus 연결하기

• Grafana에서 Prometheus를 데이터 소스로 추가합니다.
• Prometheus URL에 Prometheus 서버의 주소를 입력합니다.
• 추가 후, 메트릭 대시보드를 생성하거나 기존의 Triton 대시보드를 가져올 수 있습니다.

 

 

4. Grafana 대시보드 구성

• Triton Inference Server는 모델별 요청 수, 평균 응답 시간, GPU 사용률 등의 다양한 메트릭을 제공합니다.
• Grafana 대시보드에서 Prometheus에서 가져온 메트릭을 사용하여 다양한 그래프와 경고를 설정할 수 있습니다.
• 예를 들어, 모델 별로 요청 수를 트렌드로 시각화하거나, GPU 메모리 사용량과 추론 지연 시간을 모니터링하여 병목 지점을 식별할 수 있습니다.

예시 메트릭

• nv_inference_request_success: 성공적으로 처리된 추론 요청 수
• nv_inference_request_failure: 실패한 요청 수
• nv_inference_queue_duration_us: 대기 시간 (마이크로초)
• nv_inference_compute_duration_us: 추론 처리 시간 (마이크로초)
• nv_gpu_memory_used_bytes: GPU 메모리 사용량
• nv_gpu_utilization: GPU 사용률

 

 

경고(Alert) 설정

• Grafana에서 특정 조건에 따른 경고를 설정할 수 있습니다.
• 예를 들어, nv_inference_request_failure 메트릭의 값이 일정 수 이상 증가하면 경고를 보내도록 설정하여 오류를 신속히 대응할 수 있습니다.

 

 

이 과정을 통해 NVIDIA Triton Inference Server에서 실행 중인 AI 모델의 성능 및 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.