log 相关
triton 提供四种等级的 log：info warning error verbose，每一个选项可以分别选择是否打开。
--log-verbose <integer>
--log-info <boolean>
--log-warning <boolean>
--log-error <boolean>
模型相关
--model-store 和 --model-repository 一样，指定模型仓库地址，可以多次指定
--backend-directory: 指定 backend 的位置
--repoagent-directory: 指定 agent 的位置
--strict-model-config: true 表示一定要配置文件，false 则表示可以尝试自动填充
--model-control-mode: none, poll, explicit 三种
--repository-poll-secs: 轮询时长
--load-model: 配合 explicit 使用，指定启动的模型
--backend-config <<string>,<string>=<string>>: 给某个 backend 加上特定的选项
服务相关
--id: 指定服务器标识符
--strict-readiness: true 表示服务器和模型启动完毕才可以访问 /v2/health/ready，false 表示服务器启动即可
--allow-http: 开启 HTTP 服务器
--allow-grpc: 开启 GRPC 服务器
--allow-sagemaker: 监听 Sagemaker 的请求。
--allow-metrics: 开启端口提供 prometheus 格式的使用数据
--allow-gpu-metrics: 提供 GPU 相关的数据
上面每一种 allow，都有配套的其他选项，比如 http 可以设置处理线程数量，grpc 可设置是否开启 ssl 等，这里就不一一列举了，请直接 —help 查看。
trace 相关
记录一条请求在 triton 中执行的整个过程，记录接受请求，请求处理，排队，计算，发送请求等的时间戳。
--trace-file: 输出的位置
--trace-level: 等级，max 会记录更多信息，比如将计算拆解成输入、输出、推理等部分。
--trace-rate: 频率，比如多少个请求采样一次
cuda 相关
--pinned-memory-pool-byte-size: 锁页内存的大小，可以加速 host 和 device 的数据传输，默认 256MB
--cuda-memory-pool-byte-size <<integer>:<integer>>: 第一个数字 gpu 卡号，第二个数字显存大小，默认 64MB。
--min-supported-compute-capability <float>: 最低的 compute capability，小于这个的就不使用。
其他
--exit-on-error: 发送错误的时候退出
--exit-timeout-secs <integer>: 当退出服务器的时候，有的请求还没处理完，这个选项指定了超时时间。
--rate-limit 和 --rate-limit-resource: 用于限制了请求分发到模型实例上，resource 选项用来分配资源，资源满足就执行
--response-cache-byte-size <integer>: 响应缓存的大小。·
--buffer-manager-thread-count: 指定线程数量，可以加速在输入输出 tensor 上的操作。
--host-policy <<string>,<string>=<string>: NUMA( 多个物理 CPU 共享内存 ) 相关的选项，具体看文档