From 49366f4fb7488895a05dd460ec5a7f41336c388e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: groupuser Date: Wed, 17 Sep 2025 01:06:58 +0000 Subject: [PATCH] Automatically created by CHEETAH --- 1/model.py | 103 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 103 insertions(+) create mode 100644 1/model.py diff --git a/1/model.py b/1/model.py new file mode 100644 index 0000000..cd97076 --- /dev/null +++ b/1/model.py @@ -0,0 +1,103 @@ +import triton_python_backend_utils as pb_utils +import numpy as np +import json # model_config를 파싱하기 위해 사용 + +class TritonPythonModel: + """ + Triton Python 백엔드 모델 클래스. + 이 클래스 이름은 반드시 'TritonPythonModel'이어야 합니다. + """ + + def initialize(self, args): + """ + 모델이 로드될 때 한 번 호출되는 초기화 메서드. + 여기서 실제 ML 모델 (PyTorch, TensorFlow 등)을 로드하거나, + 전처리/후처리 설정을 초기화합니다. + + 매개변수 (Parameters) + ---------- + args: 딕셔너리(dictionary) + 키(key)와 값(value)은 모두 문자열입니다. + 딕셔너리 키와 값은 다음과 같습니다: + * model_config: 모델 설정을 담고 있는 JSON 문자열 + * model_instance_kind: 모델 인스턴스의 종류를 담고 있는 문자열 + * model_instance_device_id: 모델 인스턴스 장치 ID를 담고 있는 문자열 + * model_repository: 모델 저장소 경로 + * model_version: 모델 버전 + * model_name: 모델 이름 + """ + self.logger = pb_utils.Logger + self.model_config = json.loads(args['model_config']) + self.logger.log_info(f"Model config: {self.model_config}") + + self.model_path = self._get_config_parameter("model_path") + self.logger.log_info(f"Model mount path: {self.model_path}") + + + # 출력 텐서 'OUTPUT0'의 데이터 타입을 모델 설정에서 가져옵니다. + # 이를 통해 NumPy 배열을 Triton이 요구하는 정확한 타입으로 변환할 수 있습니다. + output_config = [ + op for op in self.model_config['output'] if op['name'] == 'OUTPUT0' + ][0] + self.output_dtype = pb_utils.triton_string_to_numpy(output_config['data_type']) + + self.logger.log_info(f"Initialized Python backend for model '{args['model_name']}'") + + def execute(self, requests): + """ + 추론 요청이 들어올 때마다 호출되는 실행 메서드. + 주어진 요청들을 처리하고, 각 요청에 대한 응답을 반환합니다. + """ + responses = [] + + # 각 요청(request)에 대해 처리합니다. + for request in requests: + # 1. 입력 텐서 가져오기 + # 'INPUT0'과 'INPUT1'은 config.pbtxt에 정의된 입력 이름입니다. + in0 = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, 'INPUT0').as_numpy() + in1 = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, 'INPUT1').as_numpy() + + self.logger.log_info(f"Processing request: INPUT0 shape {in0.shape}, INPUT1 shape {in1.shape}") + + # 2. 핵심 로직 수행 (여기서는 간단한 덧셈) + # 이 부분이 실제 ML 모델의 추론이 이루어지는 곳입니다. + # 예: out0_np = self.your_ml_model.predict(in0, in1) + out0_np = in0 + in1 + + # 3. 출력 텐서 생성 + # 'OUTPUT0'은 config.pbtxt에 정의된 출력 이름입니다. + # NumPy 배열을 Triton Tensor 객체로 변환하고, 모델 설정에서 가져온 데이터 타입을 사용합니다. + out0_tensor = pb_utils.Tensor('OUTPUT0', out0_np.astype(self.output_dtype)) + + # 4. 추론 응답 생성 + # 처리된 출력 텐서들을 포함하는 InferenceResponse 객체를 만듭니다. + response = pb_utils.InferenceResponse(output_tensors=[out0_tensor]) + responses.append(response) + + # 모든 요청에 대한 응답 리스트를 반환합니다. + return responses + + def _get_config_parameter(self, parameter_name): + """ + 모델 설정(config.pbtxt)에서 특정 파라미터의 문자열 값을 가져옵니다. + + Args: + parameter_name (str): 가져올 파라미터의 이름. + + Returns: + str or None: 파라미터의 'string_value' 또는 해당 파라미터가 없거나 'string_value' 키가 없는 경우 None. + """ + self.parameters = self.model_config.get('parameters', {}) + parameter_dict = self.parameters.get(parameter_name) + + if isinstance(parameter_dict, dict) and 'string_value' in parameter_dict: + return parameter_dict['string_value'] + + return None + + def finalize(self): + """ + 모델이 언로드될 때 한 번 호출되는 정리(cleanup) 메서드. + 모델 로드 시 할당했던 리소스(파일 핸들, GPU 메모리 등)를 해제합니다. + """ + self.logger.log_info("Cleaning up Python backend...")