#码力全开·技术π对# 如何在 GKE 上为 GPU 推理服务配置 Triton Inference Server 与动态批处理？

如何在 GKE 上为 GPU 推理服务配置 Triton Inference Server 与动态批处理（Dynamic Batching）？

一个 AI 平台需在 GKE 上部署多个深度学习模型（TensorFlow, PyTorch, ONNX），并应对高并发、低延迟的推理请求。直接使用 TF Serving 或 TorchServe 无法有效利用 GPU。计划采用 NVIDIA Triton Inference Server 实现模型统一管理与性能优化。技术挑战包括：如何构建包含 tritonserver 的容器镜像并配置 model_repository（挂载 Cloud Storage）；在 Deployment 中请求 ​nvidia.com/gpu​​ 资源并设置 shared-memory 大小；在模型配置 config.pbtxt 中启用 dynamic_batching 并设置 preferred_batch_size 和 max_queue_delay_microseconds；通过 KFServing 或 Triton GRPC/HTTP 端点暴露服务；以及监控 nv_inference_request_success 和 gpu_utilization 指标。应如何构建高吞吐、低延迟的云原生模型推理服务平台？