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Python
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Python
import triton_python_backend_utils as pb_utils
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import numpy as np
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import random
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import string
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import json
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class TritonPythonModel:
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"""
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Triton Python Model 클래스.
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"""
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def initialize(self, args):
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print("TritonPythonModel: initialize() called.")
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self.model_config = json.loads(args['model_config'])
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# 출력 설정에서 데이터 타입 정보를 가져옴
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output_config = pb_utils.get_output_config_by_name(
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self.model_config, "OUTPUT")
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# Triton 데이터 타입 문자열을 NumPy 데이터 타입으로 직접 변환
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# 'BYTES'는 np.object_ 타입에 해당함
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if output_config['data_type'] == 'TYPE_STRING':
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self.output_dtype = np.object_
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else:
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# 다른 데이터 타입에 대한 처리 로직 추가 가능
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self.output_dtype = pb_utils.triton_string_to_np_dtype(output_config['data_type'])
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def execute(self, requests):
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"""
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클라이언트의 요청이 들어올 때마다 호출됩니다.
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"""
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responses = []
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for request in requests:
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# 입력 데이터 가져오기 (이 예제에서는 입력 데이터를 사용하지 않음)
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in_0 = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "INPUT")
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# 무작위 문자열 생성
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random_string = ''.join(random.choice(string.ascii_letters + string.digits) for _ in range(16))
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output = random_string
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# 생성된 텍스트를 Triton 출력 텐서로 변환합니다.
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output_tensor = pb_utils.Tensor("OUTPUT", np.array(output.encode('utf-8'), dtype=np.bytes_))
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# 응답 객체를 생성하고 출력 텐서를 추가합니다.
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responses.append(pb_utils.InferenceResponse(output_tensors=[output_tensor]))
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return responses
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def finalize(self):
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"""
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모델이 언로드될 때 호출됩니다.
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"""
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print("TritonPythonModel: finalize() called.") |