模型部署（tensorRT) 第3页

大语言模型推理提速：TensorRT-LLM 高性能推理实践

作者：顾静TensorRT-LLM如何提升LLM模型推理效率大型语言模型（Largelanguagemodels,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。

阿里云云原生·2024-01-25 13:00

模型部署flask学习篇（二）---- flask用户登录&用户管理

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、用户登录&用户管理1、flask路由:可以接收get请求和post请求2、动态路由3、获取提交的参数4、返回数据（四种形式）5、模板处理（也就是在html中）二、完整代码三、完整html代码1、login.html2、index.html3、edit.html前言在学习机器学习或者深度学习后，我们常常会将自己训练好的模

算法小白（真小白）·2024-01-25 00:31

ncnn模型部署——使用VS2019把项目打包成DLL文件

一、项目打包成DLL文件1.创建动态链接库DLL项目创建完成，项目中包含源文件dllmain.cpp,pch.cpp，头文件framework.h,pch.h2.编写和配置DLL项目（1）配置pch.h文件，在头文件pch.h中定义宏，宏的作用的是允许该函数能够被外部访问，并直接调用//pch.h:这是预编译标头文件。//下方列出的文件仅编译一次，提高了将来生成的生成性能。//这还将影响Intel

liguiyuan112·2024-01-24 14:31

模型部署flask学习篇（一）---- flask初始及创建登录页面

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Flask快速使用二、快速使用flask三、创建登录页面前言在学习机器学习或者深度学习后，我们常常会将自己训练好的模型来进行部署或者可视化出来，供自己或者别人来使用，那么python的flask框架就可以作为选择之一。一、Flask快速使用安装#python环境的安装方式pipinstallflask#conda环境安

算法小白（真小白）·2024-01-24 10:32

书生·浦语大模型实战营-学习笔记5

LMDeploy大模型量化部署实践大模型部署背景LMDeploy简介轻量化、推理引擎、服务核心功能-量化显存消耗变少了大语言模型是典型的访存密集型任务，因为它是decoder-by-decoder先把数据量化为

Kinno酱·2024-01-24 05:52

第五节课 LMDeploy 大模型量化部署实践（笔记）

LMDeploy大模型量化部署实践_哔哩哔哩_bilibili课程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md1.大模型部署背景

幽径微澜·2024-01-24 05:34

地平线旭日 X3 开发板上手体验

最近嫖到一块旭日X3开发板，借此熟悉地平线AI芯片旭日X3模型部署流程，以及算法工具链。这里基本是跟着官方的用户手册进行操作，其中也遇到一些奇怪的问题。

哦豁灬·2024-01-24 04:00

【书生·浦语大模型实战营05】《(5)LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记

《(5)LMDeploy大模型量化部署实践》课程文档：《LMDeploy的量化和部署》1、大模型部署背景1.1模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的需求

songyuc·2024-01-24 03:42

【书生·浦语大模型实战】“PDF阅读小助手”学习笔记

1模型部署在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，可以选择已有的开发机langchain；1.1创建工作空间mkdir/root/pdf_project1.2Clone

songyuc·2024-01-24 03:42

大模型学习与实践笔记（十二）

使用RAG方式，构建opencv专业资料构建专业知识库，并搭建专业问答助手，并将模型部署到openxlab平台代码仓库：https://github.com/AllYoung/LLM4opencv1：创建代码仓库在

AllYoung_362·2024-01-23 21:19

AI大模型三种技术服务模式的比较

大模型服务是指将大模型部署在云端，提供给用户通过API或界面调用的服务。大模型服务可以帮助用户解决各种知识获取、创作、沟通等问题，提高效率和创新性。对大模型的使用从轻度到重度有三种模式：纯提示词模

AI明说·2024-01-23 21:16

走出大模型部署新手村！小明这样用魔搭×函数计算

作者：拓山前文介绍了魔搭ModelScope社区模型服务SwingDeploy服务。开发者可以将模型从魔搭社区的模型库一键部署至阿里云函数计算，当选择模型并部署时，系统会选择对应的机器配置。按需使用可以在根据工作负载动态的减少资源，节约机器使用成本。5分钟完成从开源模型至模型推理API服务的生产转换……好，优势前文已经介绍过了。那么，到底怎么应该怎么开始使用，本文将带小明（纯纯的小白）走出新手村，

阿里云云原生·2024-01-23 20:35

HugggingFace 推理 API、推理端点和推理空间相关模型部署和使用以及介绍

HugggingFace推理API、推理端点和推理空间相关模型部署和使用以及介绍。HuggingFace是一家开源模型库公司。

代码讲故事·2024-01-23 08:54

TVM安装

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等

血_影·2024-01-23 06:20

TensorRT部署--Linux(Ubuntu)环境配置

系列文章目录TensorRT环境配置–Linux(Ubuntu)文章目录系列文章目录前言一、环境配置二、CUDA下载安装三、cuDNN下载安装四、TensorRT下载安装五、模型创建总结前言TensorRT

小豆包的小朋友0217·2024-01-23 06:04

yolov5 opencv dnn部署 github代码

yolov5opencvdnn部署github代码源码地址实现推理源码中作者的yolov5s.onnx推理条件python部署(因为python比较简单就直接介绍了)c++部署参考链接源码地址yolov5官网还提供的dnn、tensorrt

yuanjun0416·2024-01-23 04:17

yolov5 opencv dnn部署自己的模型

yolov5opencvdnn部署自己的模型github开源代码地址使用github源码结合自己导出的onnx模型推理自己的视频推理条件c++部署c++推理结果github开源代码地址yolov5官网还提供的dnn、tensorrt

yuanjun0416·2024-01-23 04:15

深度学习笔记（九）——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。本篇博客主要是工具性介绍，可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性：延时（数据无需往返服务器）隐私（没有任何个人数据离开设备）

絮沫·2024-01-22 20:20

大模型训练折戟之路

在租用资源之前，首先在笔记本电脑上部署LLaMA.CPP，使用大模型部署成功，因为资源不足，又没有GPU，

manok·2024-01-22 11:59

【STR文字识别项目】之最新SOTA项目PARSeq（二）转TensorRT并用C++调用

NPC里的玩家·2024-01-22 09:05

安装tensorrt环境在linux上

在linux上输入命令bashcat/etc/os-release命令查看系统版本nvidia-smi命令后有内容弹出而没有报错,表明系统中安装了NVIDIA显卡驱动，并且该命令成功地显示了有关NVIDIAGPU的信息。输入nvcc-V并且看到输出时,这表明您的系统中已经安装了NVIDIA的CUDA工具包，并且该命令成功地显示了CUDA编译器版本的信息这里是租的ubuntu远程服务器gpu版本，所

bug生成中·2024-01-21 08:41

篇二：MindSpore在实际项目中的应用与挑战

其次，模型部署和运行效率也是实际项目中需要考虑的重要问题。在某些场景下，模型的运行速度和稳定性对于用户体验至关重要。通过优化模型结构和算法、调整运行环境配置等方式，我

GT开发算法工程师·2024-01-20 22:05

【小白向】MMDeploy安装部署|暗坑标注版

文章目录序言正文1安装PPLCV2TensorRT环境相关3编译MMDeploy4编译SDK结束序言本文主要针对在编译安装OpenMMLab团队的MMDeploy模型部署工具时遇到的“难以下手”的问题。

早上真好·2024-01-20 22:22

tensorrtx-yolo版tensorrt环境安装

环境介绍Win10Cuda11.2Tensorrt8.6Visualstudio2019Opencv4.8Cmake3.17.1需要现在v5+tensorrx的源码https://github.com/

bug生成中·2024-01-20 10:51

Jetson AGX Orin安装Anaconda、Cuda、Cudnn

目录一、安装Anaconda二、conda换源三、Cuda、Cudnn安装四、jtop安装五、查看安装情况六、cuDNN环境配置七、pytorch安装八、安装torchvision九：Tensorrt安装拿到一台

盛世芳华·2024-01-20 07:28

YOLOv8-TensorRT C++ ubuntu部署

YOLOv8-TensorRTC++ubuntu20.04部署先要安装好显卡驱动、CUDA、CUDNN以ubuntu20.04、显卡1650安装470版本的显卡驱动、11.3版本的CUDA及8.2版本的

笨小古·2024-01-20 03:38

走出大模型部署新手村！小明这样用魔搭+函数计算

作者：拓山前文介绍了魔搭ModelScope社区模型服务SwingDeploy**服务**。开发者可以将模型从魔搭社区的模型库一键部署至阿里云函数计算，当选择模型并部署时，系统会选择对应的机器配置。按需使用可以在根据工作负载动态的减少资源，节约机器使用成本。5分钟完成从开源模型至模型推理API服务的生产转换……好，优势前文已经介绍过了。那么，到底怎么应该怎么开始使用，本文将带小明（纯纯的小白）走出

Serverless 社区·2024-01-19 16:44

魔搭+ 函数计算: 一键部署，缩短大模型选型到生产的距离

引言面对魔搭ModelScope社区提供的海量模型，用户希望快速进行选型并生产使用起来，但在此之前，却一定会面临算力管理难、模型部署难等一系列问题，那么能否实现快速把选定的模型部署在云端功能强大的GPU

Serverless 社区·2024-01-19 16:14

轻松玩转书生·浦语大模型internlm-demo 配置验证过程

helloworld/hello_world.md1.InternLM-Chat-7B智能对话Demo本小节我们将使用InternStudio中的A100(1/4)机器和InternLM-Chat-7B模型部署一个智能对话

cq99312254·2024-01-19 14:54

浦语·灵笔图文理解创作 Demo

本小节我们将使用InternStudio中的A100(1/4)*2机器和internlm-xcomposer-7b模型部署一个图文理解创作demo1.环境准备首先在InternStudio上选择A100

cq99312254·2024-01-19 14:54

【知识---如何利用TensorRT（NVIDIA Deep Learning Inference Library）引擎序列化为内存中的二进制数据流】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言TensorRT的主要特点和功能案例总结前言TensorRT（TensorReal-Time）是由NVIDIA提供的用于深度学习推断的高性能推理库

fyc300·2024-01-19 14:54

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（四）

使用Gradio，我们可以快速地将模型部署为一

charles_vaez·2024-01-19 13:31

Multi Diffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation——【论文笔记】

FusingDiffusionPathsforControlledImageGeneration一、Intorduction文本到图像生成模型已经具有合成高质量和多样化图像的能力，但是由于难以为用户提供对生成内容的直观控制，因此将文本到图像模型部署到现实世界的应用程序仍然具有挑战性

我是浮夸·2024-01-19 08:50

yolov8实战第六天——yolov8 TensorRT C++ 部署——（踩坑，平坑，保姆教程）

C++结合TensorRT部署深度学习模型有几个关键优势，这些优势在各种工业和商业应用中极其重要：高效的性能：TensorRT通过优化深度学习模型来提高推理速度，减少延迟。

学术菜鸟小晨·2024-01-19 07:00

大模型部署过程中需要注意的事项

部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程，需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍，欢迎各位开发者一起讨论交流。数据集的准备与处理在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面学习并适应各种语言的表达。在数据集的准备过程中，数据清洗是一个关键环节，包括去除数据中的无关信息，例如错

英智未来·2024-01-19 01:51

Baichuan2百川模型部署的bug汇总

1.4bit的量化版本最好不要在Windows系统中运行，大概原因报错原因是bitsandbytes不支持window，bitsandbytes-windows目前仅支持8bit量化。2.报错原因是机器没有足够的内存和显存，offload_folder设置一个文件夹来保存那些离线加载到硬盘的权重。ag：需要再cli_demo.py的文件中增加offload_folder="offload"mode

lsf_007·2024-01-18 20:29

YOLOv8在NX上的tensorrt的加速部署（60帧率）

所需环境所有过程均可以参考本人所写的文章（1）虚拟环境工具MInforge3-Linux-aarch64Jetson平台都是RAM架构，平常的conda都是基于X86架构平台的。环境搭建参考文章（2）YOLOv8_ros代码，采用自己创建的yolov_ros代码。yolov8_ros参考文章（3）jetpack环境（本篇文章是jetpack5.1.2)jetpack升级参考文章#虚拟环境配置运行Y

书中藏着宇宙·2024-01-18 18:55

【TensorRT】DeviceToHost同步与异步拷贝的区别及带来的问题

cudaMemcpy与cudaMemcpyAsync的区别与问题cudaMemcpy与cudaMemcpyAsync的区别一、认识stream流二、tensorRT推理的常规流程三、遇到的问题四、引用与参考文献

澄鑫·2024-01-18 15:55

【TensorRT】c++使用面向对象来封装tensorRT推理代码的指针释放问题

使用类来封装智能指针创建的tensorRT推理engine，runtime，context一、代码框架二、问题以及分析一、代码框架初始化模型std::shared_ptrInstance::Init_Instance

澄鑫·2024-01-18 15:16

大模型学习第五课

学习目标：LMDeploy大模型量化部署实践学习内容：大模型部署背景LMDeploy简介动手实践环节学习时间：20240115学习产出：1，大模型部署背景模型部署定义，产品形态，计算设备大模型特点内存开销巨大

敲键盘的喵桑·2024-01-18 12:46

大模型内容分享(二十八)：mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化

目录背景模型导出模型部署性能优化性能测试总结与展望项目代码团队介绍背景在大型语言模型（LLM）领域的迅猛发展背景下，

之乎者也··2024-01-18 12:44

TensorRT部署-Windows环境配置

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、安装VisualStudio（2019）二、下载和安装nvidia显卡驱动三、下载CUDA四、下载安装cuDNN五、安装Anaconda六、TensorRT安装七

小豆包的小朋友0217·2024-01-18 07:07

大模型部署的方案

借着热点，简单聊聊大模型的部署方案，作为一个只搞过CV部署的算法工程师，在最近LLM逐渐改变生活的大背景下，猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火，而且确实有用（很多垂类场景可以针对去训练），并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个超级重要的工程问题，很多公司也在紧锣密鼓的搞着。目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA，所以我这里讨论的也是基于LLAMA的魔

人工智能与算法学习·2024-01-18 01:07

模型服务网格：云原生下的模型服务管理

模型服务网格的核心思想是将模型部署为可伸缩的服务，并通过网格来管理和路由这些服务,简化模型服务的管理和运维。它通过将模型服务抽象为可编排

阿里云云原生·2024-01-17 22:03

部署本地GPT

答：大模型部署在本地，你和GPT的聊天记录不会上传到互联网，上传的资料也在本地，所以数据绝对安全。问：WIN7的系统能安装装有道GPT吗？

崎山小鹿·2024-01-17 21:51

yolov5 主要流程

1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程，包括模型训练与模型部署，旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写，是一个开源软件工具，它具有实时检测特定图像中物体的高效能力

isserendipity·2024-01-17 17:47

机器学习系统或者SysML&DL笔记

在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿

AAI机器之心·2024-01-17 15:34

re:Invent 2023 技术上新｜使用 Amazon SageMaker 新工具和引导式工作流程快速打包和部署模型...

AmazonSageMaker现在推出了经过改进的模型部署体验，能够帮助您更快地部署传统的机器学习（ML）模型和基础模型（FM）。

亚马逊云开发者·2024-01-17 14:40

InternLM第5次课笔记

LMDeploy大模型量化部署实践1大模型部署背景2LMDeploy简介3动手实践环节https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md3

Jamiechoi·2024-01-17 06:45

大模型学习之书生·浦语大模型5——基于LMDeploy大模型量化部署实践

目录大模型部署背景LMDeploy部署量化TurboMindAPIserver动手实践环节

uncle_ll·2024-01-17 05:00

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