NVIDIA Triton 系列文章（6）：安裝用戶端軟件
在前面的文章中，已經(jīng)帶著讀者創(chuàng)建好 Triton 的模型倉、安裝并執(zhí)行 Triton 推理服務器軟件，接下來就是要安裝 Triton 用戶端軟件，對服務器提出推理請求（requests），才能觸發(fā)服務器執(zhí)行推理計算的任務。
由于用戶端的功能是在向服務器提出推理需求，本身并不參與計算，因此不用考慮設備性能或者是否裝載 GPU 設備，即便是一臺最基本的 Windows 上網(wǎng)本都能使用，只要安裝合適的用戶端軟件就可以。
為了適應更多種使用場景，Triton 用戶端支持 C++/Python/Java/GO 等通用性高的在編程語言，底層還支持 HTTP/REST 與 gRPC 通訊協(xié)議，甚至還支持 SSL/TLS 加密選項，以及多種在線壓縮（on-wire compression）算法，內(nèi)容是相當豐富并且多元化，完整的內(nèi)容可以在https://github.com/triton-inference-server/client 開源倉里找到，本文只先提供 Python 用戶端的部分。
與服務器的安裝方式類似，NVIDIA 提供以下 4 種安裝方式：
1. 源代碼編譯
這種方式需要從https://github.com/triton-inference-server/client 下載源代碼，執(zhí)行步驟在https://github.com/triton-inference-server/client#build-using-cmake 環(huán)節(jié)，通常會遇到的麻煩是步驟繁瑣，并且出錯率較高，因此并不推薦使用這個方法。
2. 可執(zhí)行文件
Triton 開發(fā)團隊為使用者提供編譯好的可執(zhí)行文件，包括 Ubuntu 20.04、Jetpack 與 Windows 平臺，可以在 https://github.com/triton-inference-server/server/releases/上獲取，每個版本都會提供對應 NGC 容器的版本，如下圖：
然后到下面的“Assets”選擇合適的版本：
以裝載 Jetpack 5 的 Orin 為例，就下載 tritonserver2.26.0-jetpack5.0.2.tgz(1.13GB) 壓縮文件到本機上，然后解壓縮到指定目錄下就可以，例如 ${HOME}/triton 目錄，會生成
現(xiàn)在要使用 image_client 這個最基礎的識別終端軟件，對 qa/images/mug.jpg（下圖）這張圖片進行推理。
請先確認 Triton 服務器軟件已經(jīng)啟動并且處于等待請求的狀態(tài)，現(xiàn)在請開啟另一個命令終端，輸入以下指令提交推理請求：
cd ${HOME}/triton
./clients/bin/image_client-mdensenet_onnx-c3-sINCEPTIONqa/images/mug.jpg這道指令使用 clients/bin/image_client 終端，請求服務器使用 densenet_onnx 推理模型，對 qa/images/mug.jpg（下圖）進行識別。這里的參數(shù)“-c 3”是要求識別的分類最多可以到 3 項，指令執(zhí)行結果如下，表示正確識別圖像的 3 個可能分類：
其他終端軟件會在后面文章中說明。
3. Docker容器版用戶端
在安裝 Triton 服務器軟件一文中已經(jīng)提過，可以在 NGC 服務器上可以找到 Triton 的相關鏡像，其中 year-xy-py3-sdk 里就有提供用戶端軟件。這里同樣在 Jetson AGX Orin 上用 22.09-py3-sdk 鏡像做示范，請先執(zhí)行以下指令下載這個鏡像并進入這個容器：
nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3-sdk
docker run -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.09-py3-sdk進入容器之后，執(zhí)行以下指令進行圖像推理任務：
./install/bin/image_client-mdensenet_onnx-c3-sINCEPTION./images/mug.jpg執(zhí)行結果應該會看到如下截屏的內(nèi)容，表示在這里對 Triton 服務器提出的推理請求，得到正確的計算結果。
同樣的，在容器內(nèi) install/bin 目錄下也有將近 30 個編譯好的終端可執(zhí)行文件，內(nèi)容與前一項壓縮文件所提供的內(nèi)容是一致的，在下一篇文章中進行說明。
4. Python 版用戶端
由于 Python 是目前在深度學習領域中最重要的編程語言之一，NVIDIA 為 Triton 提供可直接安裝的 Python 庫，只要執(zhí)行以下指令就能輕松安裝：
pip3 install tritonclient[all] attrdict -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple這個過程會安裝以下內(nèi)容：
http
grpc[service_pb2,service_pb2_grpc,model_config_pb2]
如果您在前面下載第 2 部分的壓縮文件并且解壓縮，在該目錄之下的 clients/python 里就提供 30 多個 Triton 的 Python 用戶端腳本；如果沒有下載前面的壓縮文件，現(xiàn)在可以執(zhí)行以下指令去復制 Triton 項目的 client 開源倉：
git clone https://github.com/triton-inference-server/client然后在 client 開源倉下的 src/python/examples 里有 30 多個 Triton 的 Python 用戶端腳本。
現(xiàn)在進到 Python 用戶端腳本的目錄里，執(zhí)行以下指令：
python3 image_client.py -m inception_graphdef -s INCEPTION
${HOME}/triton/server/qa/images/mug.jpg執(zhí)行后會顯示如下的結果：
得到推理的結果為“COFEE MUG”為正確的，表示 Triton 的 Python 用戶端使用環(huán)境是正確的。
以上介紹 4 種安裝 Triton 用戶端軟件的方式，本文只使用 image_client 這個最簡單的圖像分類用戶端工具，另外還有幾個比較重要的用戶端工具，后面會有針對性的深入講解與示范。
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