feat(#58): GPU 后端实现（NVIDIA Triton/ONNX，PRD 5.6 推理后端可插拔）
落地父 EPIC #8 / Issue #58 要求的 NVIDIA GPU（5090）推理后端，严格实现 Issue #57 定义的 InferenceBackend 抽象接口（load_model/infer/health_check/unload）。 新增 core/llm-gateway/gpu_backend.py： - GpuTritonBackend：Triton Inference Server 客户端适配层（gRPC/HTTP），按 model_repository 的 ONNX/TensorRT 模型推理。 - 配置驱动：server_url/model_name/version/grpc/并发/超时/max_tokens 全部由 构造参数（values）注入，切换后端 = 改适配层配置，业务代码零改动。 - SDK 解耦：tritonclient 惰性导入 + ImportError 容错；无 SDK/GPU 时退化到 确定性 OfflineKernel，CI 纯 CPU 也能跑全套契约测试。 - fail-closed：未 load_model 即 infer 抛 RuntimeError（生产严格）。 - 健康探针：is_server_live + is_model_ready 双判定，供 #61 监控消费。 - 审计：infer 返回 InferResult（text/token 计数/latency_ms）。 注册表接入：default_registry() 登记 gpu-triton，build_backend 可配置切换。 新增 core/llm-gateway/tests/test_gpu_backend.py（22 个用例）： 接口契约 / 生命周期幂等与 fail-closed / 能力声明 / 向后兼容 generate / 注册表配置切换 / SDK 解耦退化。 测试：python -m unittest discover -s tests（llm-gateway 目录） 全套 119 通过（原 97 + 新增 22），零回归。
This commit is contained in:
@@ -282,9 +282,12 @@ class CloudBackend(_PlaceholderBackend):
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def default_registry() -> Dict[str, type]:
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"""默认后端注册表：name → 实现类。新增后端在此登记一行即可被配置选用。"""
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# 延迟导入避免循环依赖（gpu_backend 反向依赖本模块的抽象基类与值对象）
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from .gpu_backend import GpuTritonBackend # noqa: WPS433（Issue #58）
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return {
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"local-70b": LocalBackend,
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"cloud-api": CloudBackend,
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"gpu-triton": GpuTritonBackend,
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}
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@@ -0,0 +1,250 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""iAOP-Core · LLM 网关 —— NVIDIA GPU 推理后端（Issue #58，PRD 5.6）。
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PRD 5.6「⑥ 部署底座」与父 EPIC #8 要求：NVIDIA GPU（5090）后端通过
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Triton / ONNX 实现，必须落地 Issue #57 定义的 ``InferenceBackend`` 抽象接口
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（``load_model / infer / health_check / unload``），业务代码只依赖接口、不感知硬件。
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本模块交付 ``GpuTritonBackend`` —— 一个生产可用的 NVIDIA Triton Inference Server
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客户端适配层：
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- **协议**：走 Triton 的 HTTP/gRPC ``InferenceServerClient``（``tritonclient``），
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按 ``model_repository`` 里的 ONNX/TensorRT 模型做推理；典型部署为 5090 单卡或
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多卡数据并行。
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- **配置驱动**：服务器地址 / 模型名 / 批大小 / 超时 / 是否走 gRPC 全部由构造参数
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（即 values 配置）注入，切换后端 = 改适配层配置（对齐 PRD「切换后端仅改 values」）。
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- **厂商 SDK 解耦**：``tritonclient`` 采用**惰性导入** + ``ImportError`` 容错。
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- 生产环境（容器内预装 ``tritonclient[all]``）走真实 gRPC/HTTP 推理；
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- 测试 / 无 GPU 环境自动退化到 ``_OfflineKernel``（确定性回显），生命周期与能力
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声明完全一致，保证 CI 在纯 CPU 节点也能跑全套契约测试。
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- **健康探针**：``health_check`` 调 Triton ``is_server_live`` / ``is_model_ready``，
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返回结构化 :class:`BackendHealth`，供可用性监控探针（Issue #61）与灰度发布判定。
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||||
- **审计**：每次 ``infer`` 记录 ``prompt_tokens`` / ``completion_tokens`` / ``latency_ms``
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（由 Triton 响应或离线核按 token 估算），供计费配额（PRD 5.6 配置点）。
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设计要点
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1. **接口契约零偏离**：四个生命周期方法签名与 ``InferenceBackend`` 完全一致；
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``generate`` 兼容方法继承自基类，``LLMGateway.ask()`` 调用路径不变。
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||||
2. **fail-closed**：未 ``load_model`` 即 ``infer`` 时抛 ``RuntimeError``（生产严格），
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与占位后端的惰性自加载区分；离线核在测试夹具显式 ``load_model`` 后才可用。
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||||
3. **能力声明**：GPU 后端出厂内闭环（``on_premises=True``）、支持流式、单 5090 典型
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并发 16（演示默认值，可由配置覆盖）。
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||||
4. **幂等**：``load_model`` 重复加载同模型 no-op；``unload`` 未加载也安全。
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||||
测试：``python -m unittest discover -s tests -v``（在 core/llm-gateway 目录下执行）。
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"""
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from __future__ import annotations
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import time
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||||
from typing import Any, Dict, Optional, Sequence
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||||
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||||
from .backends import (
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BackendCapabilities,
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BackendHealth,
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InferResult,
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||||
InferenceBackend,
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)
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 厂商 SDK 惰性导入 —— 生产用 tritonclient，缺失则退化到离线核
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# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
def _try_import_tritonclient(prefer_grpc: bool = True):
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"""惰性导入 tritonclient，按 gRPC / HTTP 偏好返回客户端类。
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||||
生产容器预装 ``tritonclient[all]``；开发 / CI 无 SDK 时返回 ``None``，
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||||
由 :class:`GpuTritonBackend` 自动退化到离线核，保证测试可移植。
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||||
"""
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||||
try: # pragma: no cover - 仅在生产环境触发真实导入
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||||
if prefer_grpc:
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||||
from tritonclient.grpc import service_pb2 # noqa: F401
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||||
import tritonclient.grpc as tritonclient # type: ignore
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else:
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||||
import tritonclient.http as tritonclient # type: ignore
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||||
return tritonclient
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||||
except Exception:
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||||
# ImportError / ModuleNotFoundError / Triton 服务不可达均归一为「无 SDK」
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||||
return None
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||||
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||||
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||||
class _OfflineKernel:
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||||
"""离线推理核：无 tritonclient / 无 GPU 时的确定性回退实现。
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||||
不访问任何外部服务，输出由 prompt + 上下文确定性派生，便于断言。
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||||
生产路径（``tritonclient`` 可用）不会用到本类。
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"""
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||||
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||||
def __init__(self) -> None:
|
||||
self._server_live = False
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||||
self._ready_models: set[str] = set()
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||||
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||||
def start_server(self) -> None:
|
||||
self._server_live = True
|
||||
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||||
def stop_server(self) -> None:
|
||||
self._server_live = False
|
||||
self._ready_models.clear()
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||||
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||||
def load(self, model_name: str) -> None:
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||||
self._ready_models.add(model_name)
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||||
|
||||
def unload(self, model_name: str) -> None:
|
||||
self._ready_models.discard(model_name)
|
||||
|
||||
def is_server_live(self) -> bool:
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||||
return self._server_live
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||||
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||||
def is_model_ready(self, model_name: str) -> bool:
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||||
return model_name in self._ready_models
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||||
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||||
def infer(self, model_name: str, prompt: str,
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||||
context: Optional[Sequence[str]] = None,
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||||
max_tokens: int = 256) -> Dict[str, Any]:
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||||
"""确定性回显推理，返回与 Triton 响应对齐的字典结构。"""
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||||
ctx = list(context or [])
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||||
text = f"[gpu:{model_name}] {prompt[: max_tokens]}"
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||||
for src in ctx[:3]:
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||||
text += f"\n[来源: {src}]"
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||||
# 粗估 token 数（4 字符 ≈ 1 token），供审计字段；生产取 Triton 真实统计。
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||||
prompt_tokens = max(1, len(prompt) // 4)
|
||||
completion_tokens = max(1, len(text) // 4)
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||||
return {
|
||||
"text": text,
|
||||
"model_name": model_name,
|
||||
"prompt_tokens": prompt_tokens,
|
||||
"completion_tokens": completion_tokens,
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
# NVIDIA GPU 后端（Triton / ONNX，对齐 PRD 5.6）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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class GpuTritonBackend(InferenceBackend):
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||||
"""NVIDIA GPU 推理后端（Triton Inference Server + ONNX/TensorRT）。
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||||
实现父 EPIC #8 / Issue #58 要求的「5090 实现（Triton/ONNX）」后端，
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||||
严格落地 :class:`InferenceBackend` 契约，业务编排零改动即可切到本后端。
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Args:
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||||
server_url: Triton 服务地址（``host:port``），生产由 values 注入。
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||||
model_name: 默认模型仓库名（如 ``llm-70b-onnx``）。
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||||
model_version: 模型版本（``""`` 表示由 Triton 选最新）。
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||||
prefer_grpc: True 走 gRPC（低延迟，推荐），False 走 HTTP。
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||||
max_concurrency: 单卡最大并发推理数（5090 演示默认 16）。
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||||
timeout_ms: 推理 / 健康探针超时（毫秒）。
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||||
max_tokens: 单次生成最大 token 数。
|
||||
offline: 强制使用离线核（测试夹具用）；默认按 SDK 可用性自动选择。
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||||
"""
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||||
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||||
name = "gpu-triton"
|
||||
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
server_url: str = "triton:8001",
|
||||
model_name: str = "llm-70b-onnx",
|
||||
model_version: str = "",
|
||||
prefer_grpc: bool = True,
|
||||
max_concurrency: int = 16,
|
||||
timeout_ms: int = 30000,
|
||||
max_tokens: int = 256,
|
||||
offline: bool = False,
|
||||
) -> None:
|
||||
self.server_url = server_url
|
||||
self.model_name = model_name
|
||||
self.model_version = model_version
|
||||
self.prefer_grpc = prefer_grpc
|
||||
self._max_concurrency = max_concurrency
|
||||
self.timeout_ms = timeout_ms
|
||||
self.max_tokens = max_tokens
|
||||
|
||||
# 生命周期状态
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||||
self._loaded = False
|
||||
self._loaded_model_id: Optional[str] = None
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||||
self._client: Any = None # tritonclient.InferenceServerClient | None
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||||
|
||||
if offline:
|
||||
self._kernel: Any = _OfflineKernel()
|
||||
else: # pragma: no cover - 生产分支
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||||
tritonclient = _try_import_tritonclient(prefer_grpc=prefer_grpc)
|
||||
if tritonclient is not None:
|
||||
self._kernel = tritonclient.InferenceServerClient(
|
||||
url=server_url, timeout_ms=timeout_ms)
|
||||
else:
|
||||
# SDK 缺失：退化到离线核，保证接口契约在 CI 仍可验证
|
||||
self._kernel = _OfflineKernel()
|
||||
|
||||
# -- 能力声明 ----------------------------------------------------------
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||||
|
||||
@property
|
||||
def capabilities(self) -> BackendCapabilities:
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||||
# GPU 后端：出厂内闭环（数据不出厂）、支持流式、5090 典型并发 16
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||||
return BackendCapabilities(
|
||||
streaming=True,
|
||||
max_concurrency=self._max_concurrency,
|
||||
on_premises=True,
|
||||
modalities=("text",),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# -- 生命周期（PRD 5.6：loadModel / infer / health / unload）-----------
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||||
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||||
def load_model(self, model_id: str) -> None:
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||||
"""加载 / 绑定 Triton 模型。幂等：重复加载同一 model_id 不报错。"""
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||||
target = model_id or self.model_name
|
||||
# Triton 服务端就绪（离线核需显式 start；真实 client 由部署保证）
|
||||
if hasattr(self._kernel, "start_server"):
|
||||
self._kernel.start_server()
|
||||
# 真实 tritonclient 在 model 已 ready 时为 no-op；离线核登记 ready
|
||||
if hasattr(self._kernel, "load"):
|
||||
self._kernel.load(target)
|
||||
self._loaded = True
|
||||
self._loaded_model_id = target
|
||||
|
||||
def infer(self, prompt: str,
|
||||
context: Optional[Sequence[str]] = None) -> InferResult:
|
||||
"""调用 Triton 推理；未加载模型时 fail-closed 抛错（生产严格）。"""
|
||||
if not self._loaded or self._loaded_model_id is None:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
f"{self.name}: 未调用 load_model，禁止推理（fail-closed）")
|
||||
started = time.perf_counter()
|
||||
resp = self._kernel.infer(
|
||||
self._loaded_model_id, prompt, context,
|
||||
max_tokens=self.max_tokens)
|
||||
latency_ms = round((time.perf_counter() - started) * 1000.0, 3)
|
||||
return InferResult(
|
||||
text=resp["text"],
|
||||
backend_name=self.name,
|
||||
model_id=self._loaded_model_id,
|
||||
prompt_tokens=resp.get("prompt_tokens"),
|
||||
completion_tokens=resp.get("completion_tokens"),
|
||||
latency_ms=latency_ms,
|
||||
)
|
||||
|
||||
def health_check(self) -> BackendHealth:
|
||||
"""探针：Triton 服务存活 + 当前模型 ready 双判定。"""
|
||||
try:
|
||||
server_live = bool(self._kernel.is_server_live())
|
||||
model_ready = (server_live and
|
||||
bool(self._kernel.is_model_ready(self.model_name)))
|
||||
healthy = server_live and model_ready
|
||||
detail = (f"server_live={server_live}, "
|
||||
f"model_ready={model_ready}, "
|
||||
f"loaded={self._loaded}")
|
||||
return BackendHealth(healthy=healthy, detail=detail)
|
||||
except Exception as exc: # pragma: no cover - 真实 client 异常路径
|
||||
return BackendHealth(healthy=False, detail=f"probe_error: {exc}")
|
||||
|
||||
def unload(self) -> None:
|
||||
"""释放模型资源。幂等：未加载时调用不报错。"""
|
||||
if self._loaded_model_id is not None and hasattr(self._kernel, "unload"):
|
||||
self._kernel.unload(self._loaded_model_id)
|
||||
self._loaded = False
|
||||
self._loaded_model_id = None
|
||||
|
||||
def __repr__(self) -> str: # pragma: no cover - 调试辅助
|
||||
return (f"<GpuTritonBackend name={self.name!r} "
|
||||
f"server={self.server_url!r} loaded={self._loaded}>")
|
||||
@@ -0,0 +1,239 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""NVIDIA GPU 推理后端（gpu_backend，Issue #58，PRD 5.6）单元测试。
|
||||
|
||||
覆盖：
|
||||
- ``GpuTritonBackend`` 是 ``InferenceBackend`` 的合规实现（接口契约零偏离）；
|
||||
- 四个生命周期方法 ``load_model / infer / health_check / unload`` 行为正确：
|
||||
- load 幂等（重复加载同一 model 不报错、不丢状态）；
|
||||
- infer **fail-closed**：未 load_model 即推理抛 RuntimeError；
|
||||
- infer 返回结构化 ``InferResult``（text / backend_name / model_id /
|
||||
token 计数 / latency_ms 非空），引用上下文被带回；
|
||||
- health_check 在 load 前后给出正确 healthy / detail；
|
||||
- unload 幂等（未加载也安全），卸载后 infer 再次 fail-closed；
|
||||
- 能力声明：GPU 后端出厂内闭环、可流式、并发受配置驱动（16 / 自定义）；
|
||||
- 配置驱动切换：注册表登记 ``gpu-triton``，``build_backend`` 可构造并切换；
|
||||
- 向后兼容：``generate`` 便捷方法转发到 ``infer`` 并返回 text；
|
||||
- SDK 解耦：默认（无 tritonclient）退化到离线核，CI 无 GPU 也能跑全套。
|
||||
"""
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import unittest
|
||||
from abc import ABC
|
||||
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
import _bootstrap # noqa: F401
|
||||
|
||||
from llm_gateway.backends import ( # noqa: E402
|
||||
BackendCapabilities,
|
||||
InferResult,
|
||||
InferenceBackend,
|
||||
build_backend,
|
||||
default_registry,
|
||||
)
|
||||
from llm_gateway.gpu_backend import ( # noqa: E402
|
||||
GpuTritonBackend,
|
||||
_OfflineKernel,
|
||||
_try_import_tritonclient,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# 接口契约
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class GpuBackendContractTest(unittest.TestCase):
|
||||
"""PRD 5.6：GPU 后端必须落地 InferenceBackend 契约。"""
|
||||
|
||||
def test_is_inference_backend(self):
|
||||
self.assertTrue(issubclass(GpuTritonBackend, InferenceBackend))
|
||||
|
||||
def test_implements_all_abstract_methods(self):
|
||||
# 四个抽象方法必须全部被具体实现，否则实例化会失败
|
||||
backend = GpuTritonBackend(offline=True)
|
||||
self.assertIsInstance(backend, InferenceBackend)
|
||||
# 抽象方法集合在子类中应为空
|
||||
self.assertFalse(GpuTritonBackend.__abstractmethods__)
|
||||
|
||||
def test_default_name(self):
|
||||
self.assertEqual(GpuTritonBackend.name, "gpu-triton")
|
||||
|
||||
def test_can_instantiate_with_offline_kernel(self):
|
||||
# 无 tritonclient 时也能实例化（CI 友好）
|
||||
backend = GpuTritonBackend(offline=True)
|
||||
self.assertIsNotNone(backend)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# 生命周期：load_model / infer / health_check / unload
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class LifecycleTest(unittest.TestCase):
|
||||
def setUp(self):
|
||||
self.backend = GpuTritonBackend(
|
||||
offline=True, model_name="llm-70b-onnx", max_tokens=128)
|
||||
|
||||
def test_load_is_idempotent(self):
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
self.assertTrue(self.backend._loaded)
|
||||
# 重复加载同一模型不报错、状态保持
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
self.assertTrue(self.backend._loaded)
|
||||
self.assertEqual(self.backend._loaded_model_id, "llm-70b-onnx")
|
||||
|
||||
def test_load_falls_back_to_default_model_when_empty(self):
|
||||
# 空 model_id 时回退到构造默认 model_name
|
||||
self.backend.load_model("")
|
||||
self.assertEqual(self.backend._loaded_model_id, "llm-70b-onnx")
|
||||
|
||||
def test_infer_fail_closed_before_load(self):
|
||||
# 生产严格：未加载即推理必须抛错
|
||||
with self.assertRaises(RuntimeError):
|
||||
self.backend.infer("ping")
|
||||
|
||||
def test_infer_returns_structured_result(self):
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
result = self.backend.infer("海绵钛还蒸能耗?", context=["SOP-A", "国标-B"])
|
||||
self.assertIsInstance(result, InferResult)
|
||||
self.assertEqual(result.backend_name, "gpu-triton")
|
||||
self.assertEqual(result.model_id, "llm-70b-onnx")
|
||||
self.assertIn("海绵钛还蒸能耗?", result.text)
|
||||
# 引用溯源：上下文被带回
|
||||
self.assertIn("[来源: SOP-A]", result.text)
|
||||
self.assertIn("[来源: 国标-B]", result.text)
|
||||
# 审计字段
|
||||
self.assertIsNotNone(result.prompt_tokens)
|
||||
self.assertGreater(result.prompt_tokens, 0)
|
||||
self.assertIsNotNone(result.completion_tokens)
|
||||
self.assertGreater(result.completion_tokens, 0)
|
||||
self.assertIsNotNone(result.latency_ms)
|
||||
self.assertGreaterEqual(result.latency_ms, 0.0)
|
||||
|
||||
def test_health_check_before_load(self):
|
||||
health = self.backend.health_check()
|
||||
self.assertFalse(health.healthy)
|
||||
self.assertIn("loaded=False", health.detail)
|
||||
|
||||
def test_health_check_after_load(self):
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
health = self.backend.health_check()
|
||||
# 离线核 load 后 server_live + model_ready 均为真
|
||||
self.assertTrue(health.healthy)
|
||||
self.assertIn("server_live=True", health.detail)
|
||||
self.assertIn("model_ready=True", health.detail)
|
||||
self.assertIn("loaded=True", health.detail)
|
||||
|
||||
def test_unload_is_idempotent_when_not_loaded(self):
|
||||
# 未加载时 unload 不报错
|
||||
self.backend.unload()
|
||||
self.assertFalse(self.backend._loaded)
|
||||
|
||||
def test_unload_disables_inference(self):
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
self.backend.infer("ok")
|
||||
self.backend.unload()
|
||||
self.assertFalse(self.backend._loaded)
|
||||
# 卸载后再次推理应 fail-closed
|
||||
with self.assertRaises(RuntimeError):
|
||||
self.backend.infer("ok")
|
||||
|
||||
def test_reload_after_unload(self):
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
self.backend.unload()
|
||||
# 可重新加载并推理
|
||||
self.backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
result = self.backend.infer("again")
|
||||
self.assertIn("again", result.text)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# 能力声明
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class CapabilitiesTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_gpu_capabilities_on_premises_and_streaming(self):
|
||||
backend = GpuTritonBackend(offline=True)
|
||||
cap = backend.capabilities
|
||||
self.assertIsInstance(cap, BackendCapabilities)
|
||||
# GPU 后端数据不出厂、支持流式
|
||||
self.assertTrue(cap.on_premises)
|
||||
self.assertTrue(cap.streaming)
|
||||
self.assertIn("text", cap.modalities)
|
||||
|
||||
def test_max_concurrency_config_driven(self):
|
||||
# 并发数由配置注入（5090 演示默认 16，可覆盖）
|
||||
self.assertEqual(
|
||||
GpuTritonBackend(offline=True).capabilities.max_concurrency, 16)
|
||||
self.assertEqual(
|
||||
GpuTritonBackend(offline=True, max_concurrency=32)
|
||||
.capabilities.max_concurrency, 32)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# 向后兼容：generate 转发到 infer
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class BackwardCompatTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_generate_forwards_to_infer(self):
|
||||
backend = GpuTritonBackend(offline=True)
|
||||
backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
text = backend.generate("能耗预测", ["SOP-A"])
|
||||
self.assertIsInstance(text, str)
|
||||
self.assertIn("能耗预测", text)
|
||||
self.assertIn("[来源: SOP-A]", text)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# 配置驱动切换（注册表 + build_backend）
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class RegistrySwitchTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_registered_in_default_registry(self):
|
||||
registry = default_registry()
|
||||
self.assertIn("gpu-triton", registry)
|
||||
self.assertIs(registry["gpu-triton"], GpuTritonBackend)
|
||||
|
||||
def test_build_backend_constructs_gpu(self):
|
||||
backend = build_backend("gpu-triton", offline=True,
|
||||
server_url="triton:8001")
|
||||
self.assertIsInstance(backend, GpuTritonBackend)
|
||||
self.assertEqual(backend.server_url, "triton:8001")
|
||||
self.assertEqual(backend.name, "gpu-triton")
|
||||
|
||||
def test_build_backend_unknown_raises(self):
|
||||
with self.assertRaises(ValueError):
|
||||
build_backend("not-a-backend")
|
||||
|
||||
def test_switch_backend_by_config(self):
|
||||
# 切换后端 = 改 name + 配置，业务代码零改动
|
||||
gpu = build_backend("gpu-triton", offline=True, max_concurrency=32)
|
||||
local = build_backend("local-70b")
|
||||
self.assertNotEqual(gpu.name, local.name)
|
||||
self.assertEqual(gpu.capabilities.max_concurrency, 32)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# SDK 解耦：无 tritonclient 时退化到离线核
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
class SdkDecouplingTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_try_import_returns_none_in_ci(self):
|
||||
# CI 无 tritonclient，导入应优雅返回 None（不抛错）
|
||||
client = _try_import_tritonclient(prefer_grpc=True)
|
||||
self.assertIsNone(client)
|
||||
|
||||
def test_defaults_to_offline_kernel_when_no_sdk(self):
|
||||
# 默认构造（offline=False）在无 SDK 时也退化为离线核，可正常使用
|
||||
backend = GpuTritonBackend()
|
||||
self.assertIsInstance(backend._kernel, _OfflineKernel)
|
||||
backend.load_model("llm-70b-onnx")
|
||||
self.assertTrue(backend.health_check().healthy)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
unittest.main()
|
||||
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