模型部署（tensorRT)

TensorRT 配置

step1：英伟达官网下载TensorRT，并解压。
小帽哥aicv·2023-04-21 17:27

ONNX模型转TRT部署推理c++

ONNX的推理可以用ONNXRuntime官方库，如果在英伟达平台上，可以转TensorRT后运行。本文主要介绍转TRT格式后如何C++部署运行。
maxruan·2023-04-21 15:06

Ubuntu20.04部署YOLOv5

准备工作1.3驱动安装1.4验证2CUDA安装2.1准备工作2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4配置环境变量2.5验证2.6小结3cuDNN安装3.1cuDNN下载3.2cuDNN安装3.3小结4TensorRT
爱听歌的周童鞋·2023-04-21 14:27

Ubuntu20.04下CUDA11.8、cuDNN8.6.0、TensorRT8.5.3.1的配置过程

1、NVIDIA驱动安装系统设置->软件和更新->附加驱动->选择NVIDIA驱动->应用更改。2、CUDA的安装NVIDIA官网CUDA下载页面下载CUDA11.8，按步骤进行安装，注意在安装CUDA的时候取消驱动安装这个选项。安装完后配置环境变量，sudogedit~/.bashrc，添加：exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/binexportLD_LI
zhouzw87·2023-04-21 10:18

使用TensorRT对yolov5进行部署（基于python，超详细）

我的环境：cuda：11.1cudnn：8.7.0TensorRT：8.4.1.5首先需要下载TensorRT，官网链接附下：NVIDIATensorRT8.xDownload|NVIDIADeveloper
唐宋宋宋·2023-04-21 06:22

tensorRT推理

一、参考资料第一步：ubuntu18.04装TensorRT8.0.0.3+onnx1.8.0+onnx_tensorrt第二步：pytorch模型转onnx模型步骤和可能遇到的问题第三步：onnx模型导入
花花少年·2023-04-21 06:52

【TensorRT】execute_async VS execute_async_v2

execute_async和execute_async_v2是tensorrt做异步推理时的api，其官方描叙上差别只有一句话。
昌山小屋·2023-04-21 06:21

【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(6)

在【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(5)文末给出的实验结果表明，当前针对PFN的TensorRT的加速方案是有缺陷的，相比直接使用PytorchGPU推理非但没有达到理想的加速效果
昌山小屋·2023-04-21 06:21

利用python版tensorRT进行推理【以yolov5为例】

上一篇文章中已经详细叙述了如何用tensorRT将onnx转为engine【利用python版tensorRT导出engine【以yolov5为例】_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客】。
爱吃肉的鹏·2023-04-21 06:16

ML：场景实战之模型部署/测试中的疑难杂症(如Training-Serving Skew等，比如AUC指标线下上涨但线上却下降等问题)的经验总结

ML：场景实战之模型部署/测试中的疑难杂症(如Training-ServingSkew等，比如AUC指标线下上涨但线上却下降等问题)的经验总结目录一、Training-ServingSkew(训练-服务偏差
一个处女座的程序猿·2023-04-20 23:25

JeTSON Xavier NX TX2_NX 暗转yolov5 v6.2使用Tensorrt加速实现USB摄像头和CSI摄像头的目标识别及采坑记录

本文是参考各位博客朋友的笔记做了实操整理勿喷。硬件设备nvidiaJETSONNXTX2_NX软件版本BSP3273(Jetpack4.6.3)再次分享一下刷机指导JetsonLinuxR32.7.3NVIDIA®JetsonLinux驱动程序包是Jetson™的主板支持包。它包括Linux内核，UEFI引导加载程序，NVIDIA驱动程序，闪存实用程序，基于Ubuntu的示例文件系统以及Jetso
无证驾驶梁嗖嗖·2023-04-20 16:57

Adlik 支持基于云燧i20的 AI推理服务部署，共建AI生态链

近日，中兴通讯开源的Adlik深度学习推理工具链新增对人工智能推理加速卡云燧i20的支持，可实现基于云燧i20的高效AI模型部署，提供高性能的云端推理服务。
Linux基金会AI&Data基金会·2023-04-20 13:12

Windows运行单个.bat文件或运行多个.bat文件

：进入Anaconda虚拟环境，然后运行代码CALLE:\Anaconda3\Scripts\activate.batE:\Anaconda3CALLcondaactivateyou_nameE:cdtensorrtpythonmain.py
爱笑的男孩。·2023-04-19 08:44

Yolov5 (v6.2) 使用自己的数据训练分类模型 基于ONNX TensorRT转换

前言之前文章已经讲过yolov5模型的训练，这一篇将说一下分类模型训练流程。https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129470290新版本简介YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！v6.2版本项目结构并无太大改变，主要是增加了classify
kuokay·2023-04-19 03:19

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术
百年孤独百年·2023-04-19 01:30

CUDA编程基础与Triton模型部署实践

本文将结合我在阿里智能互联云端模型推理部署方面半年以来的工作学习，对相关的GPU编程与云端模型部署的知识与经验进行总结分享，下文内容为个人学习总结
阿里技术·2023-04-18 22:32

Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding速读笔记

模型部署的成本较低，同时性能较好,真不戳！！！(二)Keypoints现有方法存在的问题3DCNN方法性能好,但是计算量很大,部署成本太高。
不知道叫啥好一点·2023-04-18 14:26

TensorRT8 使用手记（0）开始

NVIDIA正式发布TensorRT8，宣称该软件将语言查询推理时间缩短了一半，使开发者能够从云端到边缘构建全球最佳性能的搜索引擎、广告推荐和聊天机器人。
NoNNus·2023-04-18 04:26

pytorch 38 对tensorRT、openvino、onnxruntime推理速度进行对比

tensorRT与openvino部署模型有必要么？
万里鹏程转瞬至·2023-04-18 01:40

jetson nano jacksdk4.6中cuda，cudnn，tensorrt的版本查看

JetPack4.6上已经预装了CUDA,cuDNNandTensorRT,VPI1.1可以直接从官网下载（jetsonsdk）使用拷贝到SD卡JetPack4.6isthelatestproductionrelease
kamiyuuki·2023-04-17 14:12

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘create_execution_context’

在使用tensorrt推理时importpycuda.autoinitimportnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimporttensorrtastrtimporttorchimportosimporttimefromPILimportImageimportcv2importtorchvisionfilename
kamiyuuki·2023-04-17 14:12

信贷产品额度定价场景下的回归模型效果评估

当我们线下建立好一个模型之后，只有通过样本内外的多次测试，以及模型性能指标达到标准后，才会将模型部署到线上来实施应用。
番茄风控·2023-04-17 11:03

Amazon EKS＋Kubeflow＋Karpenter 助力构建弹性机器学习平台

前言随着机器学习的不断发展和在各个行业的使用，很多企业已经从最初关注构建模型、算法选择到了现在如何构建自己的机器学习平台，在该平台上实现从数据处理、模型训练、模型部署和CI/CD。
亚马逊云开发者·2023-04-17 03:13

FastChat开放，媲美ChatGPT的90%能力——从下载到安装、部署

—从下载到安装、部署前言两个前置软件创建FastChat虚拟环境安装PyTorch安装FastChat下载LLaMA，并转换生成FastChat对应的模型Vicuna启动FastChat的命令行交互将模型部署为一个服务
蒋含竹·2023-04-17 01:36

手把手教学在windows系统上将pytorch模型转为onnx，再转为ncnn的全过程

前言最近呢，在忙一个项目，需要将pytorch训练的模型部署在移动端。然后遇到也遇到了一些坑，简单的记录一下整个过程，转换的模型就使用经典的分类网络模型mobilenet_v2。
肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2023-04-16 23:58

Mxnet 框架 Insightface( MMS）模型部署教程

一、Docker镜像准备直接pullmmsimagescpu版本:dockerpullawsdeeplearningteam/multi-model-servergpu版本:拉取官方项目gitclonehttps://github.com/awslabs/multi-model-server.git拉起官方镜像:dockerpullawsdeeplearningteam/mxnet-model-s
一个摸鱼AI喵·2023-04-16 14:18

【架构分析】BladeDISC 源码分析

目录概述架构源码分析TensorRT对比概述BladeDISC是Alibaba推出的端到端AICompiler，由于它基于MLIR的实现，所以它能够支持模型的动态shape，这也是为什么它的缩写DISC
HaoBBNuanMM·2023-04-16 08:19

【架构分析】Tensorflow Internals 源码分析5 - TensorRT与Tensorflow

目录概述TensorRTOverview架构OverviewTF优化器TRT优化器执行时序概述TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习模型提供低延迟、高吞吐率的部署推理，本文旨在从
HaoBBNuanMM·2023-04-16 08:49

TensorRT介绍

TensorRT文章目录TensorRT训练和推理的区别TensorRTTensorRT优化和性能TensorRT工作原理PythonAPIImportingTensorRTIntoPythonCreatingANetworkDefinitionInPythonBuildingAnEngineInPythonSerializingAModelInPythonPerformingInferenceI
马鹤宁·2023-04-16 05:27

TensorRT综述

TensorRT综述简介：英伟达推出的基于NVIDIA显卡、面向深度学习算法的推理加速引擎~一套由C++、Python、CUDA联合编写的加速库加速效果优于仅使用CUDA后续补充空间：…1.目录整理TensorRT
明月醉窗台·2023-04-16 01:35

TensorRT 部署Yolov5模型C++

TensorRT部署Yolov5模型C++1.TensorRT部署模型基本步骤1.1onnx模型转engine1.2读取本地模型1.3创建推理引擎1.4创建推理上下文1.5创建GPU显存缓冲区1.6配置输入数据
明月醉窗台·2023-04-16 01:35

mmdeploy 部署 mmdetection3d 模型

先说环境python---3.8.16CUDA---11.6cudnn---8.4.1TensorRT---8.4.3.1GAPyTorch---1.12.12023-03-2413:25:17,447
小灰灰的大灰灰·2023-04-15 23:17

Python：清华ChatGLM-6B中文对话模型部署

1、简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等
拾荒的小海螺·2023-04-15 23:43

Nvidia Jetson nano 研究系列之五-初探jetson inference

github.com/dusty-nv/jetson-inferenceGuidetodeployingdeep-learninginferencenetworksanddeepvisionprimitiveswithTensorRTandNVIDIAJetson.image.png
大道至简非简·2023-04-15 21:55

[CV学习笔记] yolo&tensorrt多线程推理-第三部分

1、前言在前两篇博客中学习了yolo&tensorrt推理的代码，学习了模型的加载、预处理、后处理等等，本文将继续学习其中的消费者、生产者推理代码yolo&tensorrt项目:https://github.com
Rex久居·2023-04-15 16:50

Nvidia Jetson Xavier TensorRT尝试

在最近的项目中需要对Xavier上的tensorflow代码进行加速，然后xavier中又自带了TensorRT，所以就直接使用TensorRT进行加速。
ryan_ren·2023-04-15 09:58

yolov5-C2F：将yolov8中C2F结构与yolov5结合 并TensorRT（API）部署

在wang-xinyu基础上添加C2F模块(TensorRTAPI实现）并进行测试；1、yolov5-C2F模型训练C3全部改为C2f，其他保持不变。
niuyuanye·2023-04-15 08:42

paddle实现手写数字识别终章

要点：资源配置训练调试恢复训练模型部署参考文档：paddle官方文档一资源配置1概述从前几节的训练看，无论是房价预测任务还是MNIST手写字数字识别任务，训练好一个模型不会超过10分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单
处女座_三月·2023-04-15 05:24

GPT-4工具是软件工程师工作效率的倍增器

主要从事AI算法数据集处理，模型部署工具开发，以及低代码工具开发。使用Github的Copilot编程伴侣超过1个月,简单测试过ChatGPT。
__弯弓__·2023-04-15 04:58

使用docker进行的tensorrt安装记录

1.根据显卡版本拉取官网镜像官网镜像地址dockerpullnvidia/cuda:11.4.0-cudnn8-devel-ubuntu20.042.运行镜像/创建容器dockerrun-it--namelhb_trt--gpusall-v/home/data/hablee_data_dir/trt_02:/home/trt_02nvidia/cuda:11.4.0-cudnn8-devel-ub
吴天德少侠·2023-04-15 02:04

【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型踩坑记录

目录前言准备工作GitPython3.9Cmake下载模型合并模型部署模型前言想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型,但碍于经济实力,不过民间上出现了大量的量化模型,我们平民也能体验体验啦~,该模型可以在笔记本电脑上部署
提笔忘字的帝国·2023-04-14 16:36

yolov7模型部署——代码实现（python版和c#版）

忙了两个星期，终于把c#版onnx调用整合到项目中，并和UI功能结合起来了~~~也终于腾出时间来总结一下，都快忘记踩过什么坑了T_T。一，python版python版比较容易，毕竟有官方的detect.py指导，据说之前官方放了个使用onnx推理的ipynb文件，但很快就删了~~~参考这篇博客。通过模型结构图查看模型输入要求尺寸为[13640640]。onnx调用的基本思想步骤就是：根据EP建立s
boligongzhu·2023-04-14 14:53

基于ai studio的paddlepaddle模型快速部署

在部署过程中，百度给的教程已经很详细了，但是有一点没有说，问了百度的大佬才晓得，下边把我踩的坑总结一下：我的流程主要是这样的：1.在百度aistudio平台上将paddle的模型部署上，然后进行平台上的测试
AA_BUYI工作室·2023-04-14 10:08

paddleserving模型部署，工业级落地部署，高可用、高并发、高吞吐、低延时

完整参考链接：https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/1555945https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.6.0/README_CN.md获取模型的方式训练过程直接保存可部署的模型”通常训练过程是使用的save_inference_model接口保存模型的，但是这样保存
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-04-14 10:07

『paddle』paddleseg 学习笔记：模型部署

模型部署1.说明2.前置准备3.预测1.说明本方案旨在提供一个PaddlePaddle跨平台图像分割模型的Python预测部署方案作为参考，用户通过一定的配置，加上少量的代码，即可把模型集成到自己的服务中
libo-coder·2023-04-14 10:06

paddle 项目的部署

要点：模型部署和动态图，静态图的转换一动静转换动态图有诸多优点，比如易用的接口、Python风格的编程体验、友好的调试交互机制等。在动态图模式下，代码可以按照我们编写的顺序依次执行。
处女座_三月·2023-04-14 10:03

深度学习模型权重数值精度FP32,FP16,INT8数值类型区别

我们为了获得更短的训练速度，会使用混合精度训练的方式混合精度的含义就是，FP32以及FP16进行混合精度的训练模式，虽然在一定程度上牺牲了训练的精度，但是可以减少内存的占用以及缩短模型的训练时间，在嵌入式的终端进行模型部署的时候
千与编程·2023-04-14 08:08

生成tensorrt引擎错误记录-crnn

engine，模型crnn，ubantu16.04工程代码截图：具体流程：1.generatecrnn.wtsfrompytorchgitclonehttps://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitgitclonehttps
Coding-Prince·2023-04-14 04:47

自动部署PMML模型生成REST API

目录DaaS介绍PMML简介模型部署准备部署实时预测Web服务部署自定义实时预测Web服务部署离线批量预测任务服务部署模型评估任务服务总结参考DaaS介绍DaaS（Deployment-as-a-Service
aipredict·2023-04-14 03:12

部署机器学习模型有哪些方法

部署机器学习模型的方法有很多，下面列举几种常见的方法：在线部署：将模型部署到网络服务器或云平台上，通过接口与用户交互。
焦虑肇事者·2023-04-14 03:50
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