参考：
Serving Runtimes - KServe Documentation Website
模型推理服务化：如何基于Triton开发自己的推理引擎？ - 知乎
GitHub - openai/triton: Development repository for the Triton language and compiler
前言
ServingRuntime（在中文语境里，笔者经常把它叫做“推理运行时”）是KServe的一个核心概念。本文主要讲解ServingRuntime的概念，并重点介绍 Triton 模型服务化框架。
概念讲解
ServingRuntime，笔者对其解释为“加载模型文件、运行推理服务的容器环境”。大白话说 就是运行环境里要有能加载模型文件的代码，实际的承载也就是SDK、编译器/解释器这些具体的东西。
Kserve提供了以下几种开箱即用（out-of-the-box）的ServingRuntime，供用户进行使用：
Triton 简介
1、Triton接入层： 图中C API部分。可以看到Triton支持HTTP/REST和GRPC协议。
2、模型仓库：中Model Repository部分。按照Triton的官方文档所述，模型仓库可以是本地的持久化存储介质（磁盘），也可以接入Google Cloud Platform或者AWS S3的模型仓库。还需要注意：Triton的模型仓库支持多模型、也支持模型编排。
3、预编排：图中Pre-Model Scheduler Queues部分。笔者理解这块的核心内容就是模型编排：通过解析请求的URL，从模型仓库查询到编排信息，执行模型编排。
4、前向推理计算： 图中的Framework Backends部分。Triton框架支持TensorFlow, TensorRT, PyTorch, ONNX Runtime推理引擎，也支持用户扩展自己的推理引擎，Triton统一把它们称为“Backend”，笔者翻译为“推理引擎”，请注意：每一种框架都是一种Backend（推理引擎）。Backend（推理引擎）实际上就是各个框架的C++ API，不清楚英伟达有没有做底层的优化。需要注意一点：在Triton以开始启动时，模型仓库中的模型就已经被加载到内存或者显存上了；因此，每一次来推理请求的时候，只需要在内存或者显存中遍历一次模型做前向计算即可（这个是推理服务的常规操作，因为模型的加载非常耗时）。
5、结果返回：对应图中Inference Response部分。即把最终结果返回给客户端。
6、最后，来看Status/Health Metrics Export部分，这块就是Triton支持接入Prometheus监控的地方。
