一、前言

        Triton部署经常会有一些姨妈的错误，个人经验大都为版本不匹配导致；

 二、 本人环境

        nvidia-smi:

使用的官方镜像为：nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.09-py3
使用的onnx版本为：pip install onnx == 1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 对应的版本链接可参考官网：
    https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/rel_21-09.html#rel_21-09
 除此之外，环境依赖安装了: pip install nvidia-pyindex nvidia-dali-cuda110 

三、报错信息

报错信息如下：
    E0719 02:45:05.225510 2971 logging.cc:43] 6: The engine plan file is not compatible with this version of TensorRT, expecting library version 8.0.3 got 8.0.1, please rebuild.
    E0719 02:45:05.225711 2971 logging.cc:43] 4: [runtime.cpp::deserializeCudaEngine::75] Error Code 4: Internal Error (Engine deserialization failed.)     

四、解决方案

1、原因很明显为8.0.1版本的TensorRT导致了不兼容问题，故重装了对应的tensorRT版本为：

        pip install nvidia-tensorrt==8.0.3   

2、重新模型转换：model.onnx --> model.plan

3、放到对应的Triton模型目录下：很奇怪的是为什么都要命名为model.onnx 或者 model.plan，可能内定写死了？反正我改名就可以检测到了；

五、参考链接

        附上官网的用使用手册：Quickstart — NVIDIA Triton Inference Server

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