使用 NVIDIA Triton推理服务器的好处
使用 NVIDIA Triton Inference Server 有以下主要好处：
1. 多框架支持，统一部署
- 支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、TensorRT、OpenVINO、Python 自定义等多种模型格式。
- 不同框架的模型可以统一在一个服务里部署和管理，极大简化了生产环境的模型运维。
2. 高性能推理
- 支持 GPU 和 CPU 推理，充分利用硬件资源。
- 支持动态批量（Dynamic Batching），自动将多个小请求合并，提高吞吐量，降低延迟。
- 支持多实例并发，提升并发处理能力。
3. 易于扩展和集成
- 支持自定义后端（如 Python Backend），可以灵活扩展业务逻辑。
- 提供 HTTP/gRPC/C++/Python 等多种客户端接口，方便与各种系统集成。
- 支持模型热更新，无需重启服务即可加载新模型或新版本。
4. 高可用与易维护
- 支持多模型、多版本管理，模型仓库结构清晰。
- 支持自动健康检查和模型状态监控，便于维护和故障排查。
5. 可观测性强
- 内置 Prometheus 监控接口，方便采集推理延迟、吞吐量、资源利用率等指标。
- 易于与企业级监控系统（如 Grafana、Kibana）集成。
6. 适合大规模生产环境
- 支持多 GPU/多节点部署，适合云端、边缘、数据中心等多种场景。
- 支持 A/B 测试、模型灰度发布等高级运维需求。
7. 开源免费，社区活跃
- Triton 是英伟达官方开源项目，文档完善，社区活跃，更新及时。
- 有丰富的案例和最佳实践可参考。
8. 与 NVIDIA 生态深度集成
- 与 TensorRT、CUDA、NCCL、MIG、DCGM 等英伟达软硬件生态无缝协作，充分发挥 GPU 性能。
- 支持 Jetson、A100、H100 等多种 NVIDIA 硬件平台。
自己写一个 Flask 服务，虽然也可以实现“模型推理服务化”的基本功能，比如：
- 提供 HTTP 接口，接收推理请求
- 加载模型，执行推理
- 返回推理结果
但和 Triton Inference Server 相比，自己用 Flask 写服务和 Triton 之间有很大差别，主要体现在以下几个方面：
| 功能/特性 | Flask 自己写 | Triton Inference Server |
|---|---|---|
| 多框架支持 | 需自己集成 | 原生支持多框架（TF/PT/ONNX等） |
| 多模型/多版本管理 | 需自己实现 | 原生支持 |
| 动态批量/高吞吐 | 需自己实现 | 原生支持 |
| GPU/CPU调度 | 需自己实现 | 原生支持，自动分配 |
| 并发/多实例 | 需自己实现 | 原生支持 |
| 热更新/热加载 | 需自己实现 | 原生支持 |
| 监控/指标 | 需自己集成 | 内置 Prometheus |
| 高性能优化 | 需自己调优 | 内置多种优化 |
| 生产级稳定性 | 需自己测试 | 企业级，社区/官方维护 |
| 生态集成 | 需自己开发 | 与NVIDIA生态无缝集成 |
总结一句话：
Triton 能让你用最少的人力和代码，把各种 AI 模型高效、安全、可维护地部署到生产环境，并且充分发挥硬件性能，是企业级 AI 推理服务的首选方案之一。