模型部署（tensorRT) 第14页

C++项目笔记--基于TensorRT搭建一个YoloV5服务器

目录1--项目描述2--项目地址3--编译运行4--测试结果5--补充说明1--项目描述①基于C/S模型来构建TCP服务器和TCP客户端。②使用Epoll来监控服务器和客户端之间的连接。③服务器和客户端约定使用相同的数据传输协议，头部分别使用4个字节来表示图片的宽，高和大小。④创建两个读线程来接收客户端的数据，并采用leastconnections算法来实现两个读线程的负载均衡。⑤创建一个可变参数

晓晓纳兰容若·2023-09-25 10:20

simulink代码生成

这种代码生成可以帮助用户将模型部署到嵌入式系统、硬件

天赐好车·2023-09-25 09:12

钻石价格预测的建模与部署

目录一、背景简述¶二、环境准备三、数据预处理四、模型的选择&训练&调优五、模型部署一、背景简述¶本文简单介绍一个工业领域的机器学习建模到生产环境部署的案例。

JasonH2021·2023-09-25 03:34

模型部署 Model Deploy

目录一、模型部署是什么？二、如何模型部署？

JasonH2021·2023-09-25 03:04

使用FastChat部署Baichuan2

在这篇文章中，我们将以Baichuan2为例，利用FastChat进行模型部署的实战操作。

AI让世界更懂你·2023-09-24 16:03

如何成功将 API 客户的 transformer 模型推理速度加快 100 倍

虽然在Transformers中试验模型很容易，但以最高性能将这些大模型部署到生产中，并将它们用可扩展的架构管理起来，对于任何机器学习工程师来说都是一个艰巨的工程挑战。100倍性能提升及内置可扩展

·2023-09-24 11:24

FastChat 大模型部署推理；Baichuan2-13B-Chat测试、chatglm2-6b测试

参考：https://github.com/lm-sys/FastChathttps://blog.csdn.net/qq128252/article/details/132759107##安装pip3install"fschat[model_worker,webui]"1、chatglm2-6b测试python3-mfastchat.serve.cli--model-path./chatglm2

loong_XL·2023-09-24 09:11

TensorRT简介

一.什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。

AoDeLuo·2023-09-24 05:03

知识蒸馏，知识迁移

2为什么要使用知识蒸馏，知识迁移项目实施通常会把模型部署到终端，然而终端的算力都是有限的。教师网络往往是本身模型

朱小丰·2023-09-23 17:00

通过解读yolov5_gpu_optimization学习如何使用onnx_surgon

onnx实战一:解析yolov5gpu的onnx优化案例:这是一个英伟达的仓库,这个仓库的做法就是通过用gs对onnx进行修改减少算子然后最后使用TensorRT插件实现算子，左边是优化过的,右边是原版的

智障学AI·2023-09-23 08:57

yolov5 windows 下训练+ c++ TensorRT 部署在qt (vs+qtcreator) 只要一篇文章即可

目录1.yolov5训练自己的数据集(1).github上下载好yolov5的代码编辑(2).yolov5的环境部署(这里是anaconda的方式也可以pycharm打开后直接pipinstall-rrequirements.txt)【1】下载下来之后进行解压：【2】打开pycharm,打开文件打开项目文件【3】在anaconda中生成好相应的环境：【4】在pycharm中部署anaconda中配

知新_ROL·2023-09-23 06:54

人脸修复祛马赛克算法CodeFormer——C++与Python模型部署

一、人脸修复算法1.算法简介CodeFormer是一种基于AI技术深度学习的人脸复原模型，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发，它能够接收模糊或马赛克图像作为输入，并生成更清晰的原始图像。算法源码地址：https://github.com/sczhou/CodeFormer这种技术在图像修复、图像增强和隐私保护等领域可能会有广泛的应用。算法是由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发的，

知来者逆·2023-09-22 16:38

Tensorrt8.6.1安装

环境配置：Tensorrt8.6.1，cuda11.6,cudnn8.6.0,torch1.13.1+cu116,torchvision0.14.1+cu1161.先把cuda11.6,cudnn8.6.0

小女孩真可爱·2023-09-22 03:33

nvidia xavier部署fcos3d

jetsonxavier部署mmdeployhuanyuantorch+mmcvceshidependenceSTEP3安装MMDETECTOIN、MMCV安装cmake安装ppl.cv.安装onnx安装tensorrt

百度森森·2023-09-21 15:15

TensorFlow Lite源码解析之一

1.简介TensorFlowLite是一个用于端侧推理的工具集，它可以让我们将TensorFlow模型部署到手机、嵌入式设备甚至物联网设备上。它主要分为两部分：模型转换工具以及模型推理引擎。

SunnyZhou1024·2023-09-21 11:50

【Yolov8】基于C#和TensorRT部署Yolov8全系列模型

【Yolov8】基于C#和TensorRT部署Yolov8全系列模型项目介绍1.OpenVINO™2.Yolov8模型2.1安装转换插件安装ultralytics安装ONNX安装OpenVINO2.2获取

椒颜皮皮虾྅·2023-09-21 11:14

triton 客戶端用https协议访问服务

但由于笔者环境的特殊性，访问模型必须经过一个https的公网URL，所以，如何用tritonclient访问https链接成为了一个问题参考TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署

Melody2050·2023-09-21 11:55

我的git笔记

ghproxy.com/https://github.com/cudpp/cudpp.gitgitclonehttps://ghproxy.com/https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT.git

智障学AI·2023-09-20 15:49

32k字解读中国FastSAM：提升了ViT-H E(32×32) 50倍速度

文章目录1.Abstract2.背景介绍2.0.1TensorRT2.0.2Zero-Shot3.框架详情(Methodology)3.1Overview3.2All-instanceSegmentation3.3Prompt-guidedSelection3.3.1CLIP4

猛码Memmat·2023-09-20 13:41

飞桨产品经理教你如何使用PaddleX

PaddleX具有优质的算法库、便捷的开发方式、高效的模型部署、丰富的硬件支持、共赢的联创模式，为可落地的模型选型难题及多模型联合应用需求，提供了全面的解决方案。

·2023-09-20 10:17

解决“distribution shift”的问题

即使训练测试数据来自同一分布,当模型部署后,真实环境也与测试环境可能存在偏差。对抗攻击。对手可以故意让输入分布偏离模型

子燕若水·2023-09-19 17:39

【模型部署】yolox模型部署 |ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 206] 文件名或扩展名太长。 | 报错

项目场景：在学习yolox模型部署时遇到的bug问题描述例如：部署yolox模型需要几个包：其中onnx相关的包我是第一次安装在安装onnx-simplifier包的时候使用以下指令时出现了报错：pipinstall-ihttps

今天一定要洛必达·2023-09-19 13:02

ubuntu 编译安装支持CUDA的OpenCV+其他opencv细节(需要特定版本gcc)

安装须知cuda支持在安装完“linuxCUDAtoolkit+cudnn+tensorrt的安装”之后进行支持cuda的opencv安装否则报错：CMakeErroratmodules/dnn/CMakeLists.txt

FakeOccupational·2023-09-19 13:59

2023 Google 开发者大会：将大型语言模型部署到你的手机

全球总共有接近100个大语言模型，可谓是百花齐放显而易见，大语言模型凭借出色的AI对话能力，已经逐渐深入各个行业2023Google开发者大会带来了AI专题，Google技术推广工程师魏巍提出“将大语言模型部署到个人终端

负债程序猿·2023-09-19 09:47

使用 Keras 和 TensorFlow Lite 的设备端大型语言模型

将大型语言模型部署到Android设备上是一个复杂的任务，因为这些模型通常需要大量的计算资源。首先，您需要加载和优化模型，然后选择一个合适的推理引擎，最后将其集成到Android应用程序中。

Just_Paranoid·2023-09-18 22:50

yolactC#onnxruntime模型部署

我在网上搜了很多,有搜到大神c++部署的。奈何我只能用winform,一去搜winform上部署竟啥也没有,onnx文件在.net上在用微软的vs,nuget上一搜onnxruntime直接无脑安装啊。看来winform,c#已经要被大家抛弃了。无奈只能自己去看搜模型输出解析，再参看源码的detect,一步步解析出来了。踩了不少坑，结果也原模型有些差距。。。可能是自己的解析方式哪里出了点问题。附几

qq_26444467·2023-09-18 04:20

Yolov5 转 ONNX模型 + 使用ONNX Runtime的 C++ 部署（包含官方文档的介绍以及使用不同推理引擎作为ONNXRuntime后端）

20230512补充，直接编译ONNXRuntime的源代码，实现使用不同推理引擎（尤其是TensorRT）作为后端的ONNXRuntime。

qq_22487889·2023-09-18 02:00

机器学习 day34（机器学习项目的完整周期、精确度和召回率、F1）

部署在生产环境中的常见方法：将模型部署在服务器中，并在应用程序中通过API调用，最后返回模型的预测根据生产环境是服务于少数几个用户还是几百万个用户，软件工程的需求也有所不

丿罗小黑·2023-09-17 06:53

量化INT8模型报错记录及解决方案

基于C++将onnx模型转TensorRT模型（int8）部分命令如下：config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kINT8);ICudaEngine*engine=

NOAHCHAN1987·2023-09-16 11:56

深度学习之模型压缩、加速模型推理

简介当将一个机器学习模型部署到生产环境中时，通常需要满足一些在模型原型阶段没有考虑到的要求。例如，在生产中使用的模型将不得不处理来自不同用户的大量请求。

小北的北·2023-09-16 08:10

[tensorrt]tensorrt下载地址和资料汇总

TensorRT下载地址、开发文档地址、Python实例地址以及接口地址1.TensorRT下载地址:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download2

FL1623863129·2023-09-15 21:45

Ubuntu20.04安装Nvidia显卡驱动、CUDA11.3、CUDNN、TensorRT、Anaconda、ROS/ROS2

1.更换国内源打开终端，输入指令：wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros选择【5】更换系统源，后面还有一个要输入的选项，选择【0】退出，就会自动换源。2.安装NVIDIA驱动这一步最痛心了家人们，网上的教程太多了，我总是想着离线安装，每次安装都无法开机，要不就卡在锁屏界面，要不就黑屏，要不就卡在snaped界面，重装系统装了七八次终于成功

Goafan·2023-09-15 21:14

Ubuntu 21.04 使用Docker部署PaddlePaddle项目（cuda11.2+cudnn8.2+PaddleDetection）

PaddleDetection1.拉取PaddlePaddle镜像2.构建并进入docker容器3.下载PaddleDetection4.PaddleDetection配置文件5.运行PaddleDetection行人检测tensorRT

waf13916·2023-09-14 16:14

onnx模型修改：将均值和方差放到模型中

有些推理框架会提供对应的接口，我们只需要设置均值和方差即可，如MNN.也有一些框架不提供这样的功能，如Tensorrt，这时，我们就需要自己去逐像素进行这个操作，不仅繁琐，还可能比较耗时。

CodingInCV·2023-09-13 09:51

FastChat工作原理解析

在了解FastChat如何完成大模型部署前，先了解下Huggingface提供的Transformer库。

taoli-qiao·2023-09-13 04:09

Yolov5的tensorRT加速(python)

地址：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5下载yolov5代码方法一：使用torch2trt安装torch2trt与tensorRT

雪回·2023-09-12 14:37

yolov8 模型部署--TensorRT部署-c++服务化部署

写目录yolov8模型部署--TensorRT部署1、模型导出为onnx格式2、模型onnx格式转engine部署yolov8模型部署–TensorRT部署1、模型导出为onnx格式如果要用TensorRT

绿箭柠檬茶·2023-09-12 12:09

AIGC：【LLM（七）】——Baichuan2：真开源可商用的中文大模型

文章目录一.模型介绍二.模型部署2.1CPU部署2.2GPU部署三.模型推理3.1Chat模型推理3.2Base模型推理四.模型量化4.1量化方法4.2在线量化4.3离线量化4.4量化效果五.模型微调5.1

J_Xiong0117·2023-09-12 06:46

AI平台如何赋能后端研发

建模流程整个模型建模流程主要需要四大步：特征处理、模型训练、模型评估、模型部署。并且模型还需要进行不断的迭代才能保证模型效果。特征处理包括特征存储、特征选择、特征清洗、特征加工

·2023-09-11 13:58

自动驾驶多任务框架Hybridnets——同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割模型部署（C++/Python）

一、多感知任务在移动机器人的感知系统，包括自动驾驶汽车和无人机，会使用多种传感器来获取关键信息，从而实现对环境的感知和物体检测。这些传感器包括相机、激光雷达、雷达、惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）等。在自动驾驶和移动机器人的感知系统里面，相机的功能主要是周围的物体，这些感知任务包括任务包括物体检测和分割。物体检测：物体检测是指通过处理传感器数据来检测环境中的物体，如汽车、行人、

知来者逆·2023-09-11 08:07

基于TensorFlow2.3.0的物体分类Android篇

花卉分类基于TensorFlow框架训练出可识别"雏菊",“蒲公英”,“玫瑰”,“向日葵”,"郁金香"5种花卉图片的模型文件，并将模型部署到AndroidAPP中，效果如图：果蔬分类基于TensorFlow2.3.0

lilihewo·2023-09-11 05:06

tensorRT安装与docker使用

目录镜像容器运行容器安装anaconda安装tensorRT安装torch2trt转模型提交容器提交容器到镜像提交到官网注意事项提交之后出现的问题问题1问题2测试测试结果测试结论测试结果2镜像建议直接看提醒事项

damonzheng46·2023-09-11 01:53

docker相关: 安装， docker file等

DockerDocumentationhttps://docs.docker.com/get-started/overview/nvidia-dockerContainerReleaseNotes::NVIDIADeepLearningTensorRTDocumentationhttps

chaoqinyou·2023-09-10 22:46

加速Tensorflow量化网络

使用NVIDIAQATToolkitforTensorFlow和NVIDIATensorRT加速量化网络NVIDIA推出了适用于TensorFlow2的NVIDIAQuantization-AwareTraining

扫地的小何尚·2023-09-10 11:21

Linux学习-LVS之NAT模型部署

以下实例通过Vmware下Centos7系统上部署环境准备准备3台centos7虚拟机DirectorServer：VIP:192.168.88.101，DIP：172.16.1.3RealServer1(web服务器)：RIP1：172.16.1.2网关(指向DirectorServer)：172.16.1.3RealServer2(web服务器)：RIP2：172.16.1.4网关(指向Dir

丢爸·2023-09-10 09:18

TensorRT使用说明

一、TensorRT简介TensorRT是Nvidia提出的深度学习推理平台，能够在GPU上实现低延迟、高吞吐量的部属。

Mr_Michael·2023-09-09 19:10

新的Ubuntu服务器上如何安装深度学习环境的docker

镜像包是nvidia_cu11_tf15.tar，里面包含tensorflow 1.15.2+nvtensorflow-estimator 1.15.1tensorrt

往事如yan·2023-09-09 18:50

目标检测笔记(十四): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

、YOLOv8介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练6.1方式一6.2方式二6.3针对其他任务七、模型验证八、模型测试九、模型转换9.1转onnx9.1.1方式一9.2转tensorRT9.2.1trtexec9.2.2

ZZY_dl·2023-09-09 06:38

科技云报道：生成式AI已成为企业新兴风险，但我们不应该因噎废食

但与此伴生的对于数据保护、合规风险及隐私泄露的担忧，也让业界格外关注AI大模型部署过程中将带来的安全风险。同时，生成式AI又是一把双刃剑，它既可以帮助企

科技云报道·2023-09-09 03:44

RGB+深度图像语义分割paper阅读笔记（ICRA2021）

paper：EfficientRGB-DSemanticSegmentationforIndoorSceneAnalysis本文主要贡献在以下：结合深度图像，提升仅用RGB图像分割的mIOU设计一种结构，可用tensorRT

蓝羽飞鸟·2023-09-08 03:44

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