模型部署（tensorRT)

第六章 TensorRT模型优化部署（六）--Quantization量化基础（一）

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:20

YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRT Engine

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、yolov5模型导出ONNX1.1
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:27

yolov5-6.0 tensorrt推理

CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.0)#CMake最低版本要求，低于2.6的构建过程会被终止set(CMAKE_CXX_STANDARD14)#opencv4以上加此句set(CMAKE_CXX_STANDARD14)project(cmake_test)#定义工程名称find_package(OpenCVREQUIRED)#find_pa
Joemt·2024-01-13 05:56

pytorch导出onnx时遇到不支持的算子怎么解决

在使用pytorch模型训练完成之后，我们现在使用的比较多的一种方法是将pytorch模型转成onnx格式的模型中间文件，然后再根据使用的硬件来生成具体硬件使用的深度学习模型，比如TensorRT。
zhaoyqcsdn·2024-01-12 15:32

PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理（c++）

paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加softmax和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2
waf13916·2024-01-12 14:34

OpenShift 4 - 在 OpenShift 上运行物体检测 AI 应用

文章目录部署后端模型运行后端模型将后端模型部署为RE
dawnsky.liu·2024-01-12 11:33

ubuntu18.04 TensorRT 部署 yolov5-7.0推理

文章目录1、环境配置2、推理部分2.1、检测2.2、分类2.3、分割2.4、INT8量化1、环境配置链接:TensorRTcuda环境安装2、推理部分下载yolov5对应版本的包https://github.com
讳疾忌医丶·2024-01-12 10:20

深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧，TensorRT是NVIDIA公司提供的一个深度学习推理（inference）优化器和运行时库
微学AI·2024-01-12 09:28

yolov8n 瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署，部署工程难度小、模型推理速度快

因为之前写了几篇yolov8模型部署的博文，存在两个问题：部署难度大、模型推理速度慢。该篇解决了这两个问题，且是全网部署难度最小、模型运行速度最快的部署方式。
山水无移·2024-01-12 09:13

部署实战 | 手把手教你在Windows下用TensorRT部署YOLOv8

作者|‍feiyull编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取1、加速结果展示1.1性能速览快速看看yolov8n在移动端RTX2070m(8G)的新能表现：modelvideoresolutionmodelinputsizeGPUMemory-UsageGPU-Utilyolov8n1920x10808x3x640x6401093MiB/7982MiB14
自动驾驶之心·2024-01-12 03:51

YOLOv8 Tensorrt部署详细介绍（小白从0到1，不会你砍我）

笔者使用环境：Tennsorrt8.6.1.6CUDA11.7下载YOLOv8项目和Tensorrt部署项目gitclonehttps://github.com/xiaocao-tian/yolov8_
Candy_Rainbow_·2024-01-12 03:51

yolov8的TensorRT部署（C++版本）

一、环境配置需要配置好CUDA、CUDNN环境，还要装好TensorRT环境，参考下面这篇博客【Ubuntu版】TensorRT安装教程（tar包方式）_ubuntu安装tensorrt-CSDN博客二
窝工昆邪·2024-01-12 03:20

yolov8实战第三天——yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学）

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）-CSDN博客yolov8实战第二天——yolov8训练结果分析（保姆式解读）-CSDN博客接下要对best.py进行TensorRT
学术菜鸟小晨·2024-01-12 03:50

MindSpore Serving基于昇腾910B实现大模型部署

一、WhyMindSporeServing大模型时代，作为一个开发人员更多的是关注一个大模型如何训练好、如何调整模型参数、如何才能得到一个更高的模型精度。而作为一个整体项目，只有项目落地才能有其真正的价值。那么如何才能够使得大模型实现落地？如何才能使大模型项目中的文件以app的形式呈现给用户？解决这个问题的一个组件就是Serving（服务），它主要解决的问题有：模型如何提交给服务；服务如何部署；服
Zain Lau·2024-01-12 01:23

/usr/bin/ld: error: ../../lib/libnvinfer.so: file too short

一、背景在编译TensorRT官方的C++库时，库里是提供了命令行工具bin文件夹下的可执行程序trtexec，可以直接进行onnx的fp16以及int8量化，但我模型的输入是5维，模型里面全都是3D卷积
一位不愿暴露自己的小可爱·2024-01-11 21:36

细说TensorRT C++模型部署2

相关文章:细说TensorRTC++部署1细说TensorRTC++部署3细说TensorRTC++部署4三推理阶段在引擎文件构建完成后,接下来是推理,几乎所有推理算法架构都可拆解为以下三个步骤:数据预处理数据推理推理结果后处理数据前后处理方法由所用的特定模型决定
弈秋001·2024-01-11 20:59

TensorRT多卡并行

这次做TensorRT的多卡并行加速积累了一些经验教训概念device:GPUhost：cpuengine:TensorRT优化得到的模型，里面保存有关此模型的所有信息（比如权重，输入输出的名字/维度）
冬日and暖阳·2024-01-11 19:59

深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）

篇章十：TensorRT部署分析与优化方案目录前言：一、模型部署指标分析1.1FLOPS与TOPS1.2Rooflinemodel与计算密度1.3FP32/FP16/INT8/INT4/FP8参数二、模型部署的几大误区
咕哥·2024-01-11 19:58

深度学习模型部署TensorRT加速（十一）：TensorRT部署分析与优化方案（二）

目录一、TensorRT分析二、Nsys和NSight分析模型性能三、加载QAT模型并分析TRT底层优化四、使用polygraphy分析模型五、实战操作：使用TensorRT对模型进行优化对VGG设置不同的量化策略总结
咕哥·2024-01-11 19:58

深度学习模型部署OpenVINO加速--OpenVINO部署YOLOv5,YOLOv7模型

目录前言：一、安装OpenVINO二、OpenVINO核心组件和运行流程三、OpenVINO部署案例四、OpenVINO部署YOLO案例总结：PS:纯粹为学习分享经验，不参与商用价值运作，若有侵权请及时联系！！！前言：OpenVINO工具套件全称是OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计
咕哥·2024-01-11 19:58

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR
咕哥·2024-01-11 19:57

深度学习模型部署TensorRT加速 ：并行处理与GPU架构

长期栏目提示：今天开始，作者将学习TensorRT的相关知识，并会做一个长期不定期更新的栏目，主打路线依然是自学笔记，欢迎大家关注，点赞和收藏。
咕哥·2024-01-11 19:56

AI嵌入式K210项目（1）-芯片开发板介绍

系列文章目录在人工智能大潮滚滚而来的时代，作为一个从事嵌入式行业多年的程序猿倍感焦虑，有被替代的焦虑，也有跟不上新技术步伐的无奈，本系列文章将介绍一个从硬件设计到ai训练、最后到模型部署的完整案例；第一阶段我将介绍使用
疯狂飙车的蜗牛·2024-01-11 16:16

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（三）- Xavier NX软件开发栈介绍

目录一.软件开发栈二.JetPack三.JetsonLinux四.CUDA4.1CUDA工作流五.cuDNN六.TensorRT七.主要框架集成八.模型导入九.Multimedia十.VPI10.1VPI
有意思科技·2024-01-11 03:16

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（四）- Xavier NX软件开发环境安装部署

目录一.CUDA安装二.cuDNN安装三.TensorRT安装3.1Pycuda安装四.TensorFlow安装五.PyTorch安装六.DeepStream安装6.1安装依赖软件6.2安装DeepStreamSDK6.3
有意思科技·2024-01-11 03:15

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

YOLOv5改进点2022.10.30复现TPH-YOLOv52022.10.31完成替换backbone为Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05完成替换backbone为Mobilenetv3Small2022.11.10完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持2022.11.14完成MQBench对YOLOv5系列量化支
阿利同学·2024-01-10 10:58

[笔记]书生·浦语大模型全链路开源体系

书生浦语大模型开源产品开源大模型系列大模型部署应用流程书生浦语全链条开源体系数据-预训练框架-微调框架-部署工具-测评工具-agent应用工具箱开源数据详细介绍预训练框架介绍微调框架介绍评测框架OpenCompass
贝利&桃子·2024-01-10 03:38

《书生.浦语大模型全链路开源体系》笔记

3、书生.浦语大模型部署的架构：模型支持量化、tritoninferenceserver,gradio。4、大模型驱动智能体：搭建不同模块的智能体框架，以大模型为核心，执行不同的动
hello zhenma·2024-01-10 03:37

解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题

文章目录解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题1.fp162.更换vae解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题一般产生黑图，仅需要修改下面两个问题即可解决。
莫余·2024-01-09 23:19

【深度学习】SDXL tensorRT 推理，Stable Diffusion 转onnx，转TensorRT

文章目录sdxl转diffusers转onnx转TensorRTsdxl转diffusersdefconvert_sdxl_to_diffusers(pretrained_ckpt_path,output_diffusers_path
XD742971636·2024-01-09 23:48

【OpenVINO 】在 MacOS 上编译 OpenVINO C++ 项目

前言英特尔公司发行的模型部署工具OpenVINO™模型部署套件，可以实现在不同系统环境下运行，且发布的OpenVINO™2023最新版目前已经支持MacOS系统并同时支持在苹果M系列芯片上部署模型。
椒颜皮皮虾྅·2024-01-09 14:15

【书生·浦语大模型实战营02】《轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo》学习笔记

教程文档：《轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo·文档》致谢感谢助教MING·X的帮助～1、InternLM-Chat-7B智能对话：生成300字的小故事本节中我们将使用InternLM-Chat-7B模型部署一个智能对话
songyuc·2024-01-09 05:14

如何使用 Python、Node.js 和 Go 创建基于 YOLOv8 的对象检测 Web 服务

在本文中，将展示如何在不需要PyTorch和官方API的情况下使用YOLOv8模型，将模型部署在不同的端上，使得模型使用的资源减少十倍，并且不仅可以在Python上创建服务，还可以在Node.j
guohuang·2024-01-09 02:20

TensorRTX部署yolov5

ConfigChoosetheYOLOv5sub-modeln/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6fromcommandlinearguments.Otherconfigspleasechecksrc/config.hBuildandRunDetectiongenerate.wtsfrompytorchwith.pt,ordownload.wtsfrommodelzoogitclone-
我是一个对称矩阵·2024-01-08 10:35

在win10上cuda12+tensorrt8.6+vs2019环境下编译paddle2.6生成python包与c++推理库

paddleinfer官方目前没有发布基于cuda12的c++库，为此参考https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/user_guides/source_compile.html实现cuda12的编译安装，不料博主才边缘好自己的paddle2.6，paddle官方已经发布了cuda12.0的paddle2.6框架。但按照官网教程进行编译是有很多bug需要解
万里鹏程转瞬至·2024-01-08 06:30

Pytorch 模型部署方案

TorchserveTorchserve是AWS和Facebook推出的pytorch模型服务库，整体架构如下torchserve架构图.png特点提供ManagementAPI和InferenceAPI，用户通过API进行模型管理和模型推理支持多模型，多GPU部署InferenceAPI支持批量推理支持模型版本控制提供日志服务，默认情况下，TorchServe将日志消息打印到stderr和sto
晓柒NLP与药物设计·2024-01-08 04:29

TensorRT 自学笔记001 基础知识点和学习资源

TensorRT自学笔记001基础知识点和学习资源各位大佬，这是我的自学笔记，如有错误请指正，也欢迎在评论区学习交流，谢谢！
抢公主的大魔王·2024-01-07 23:44

sigmoid softmax优化

1.前言最近在搞模型部署发现，推理速度不能满足我们需求，于是最近学习了优化算子技巧，学到了sigmoid，softmax算子优化，真的数学之美。
鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人

我们将以LLaMA2基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！为什么这很重要？
Hugging Face·2024-01-07 20:39

[YOLOv8] 缺陷检测之(CUDA、cuDNN、TensorRT)介绍，安装与验证

背景在使用YOLO8进行缺陷检测中，我们会使用到NVIDIAGPU进行训练和推理，本文简单介绍了CUDA、cuDNN和TensorRT，然后告诉你如何进行一步一步地进行安装并验证他们是否安装成功。
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

模型部署——onnx定义、读写和调试

概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化ONNX模型，我们知道ONNX记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个ONNX模型可以用ModelProto类表示。ModelProto包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构的graph。Gra
令狐少侠、·2024-01-07 10:43

TensorRT优化部署（一）--TensorRT和ONNX基础

TensorRT部署优化第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）------ONNX
小豆包的小朋友0217·2024-01-07 10:07

TensorRT优化部署（三）------ONNX注册算子

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）------ONNX注册算子文章目录系列文章目录前言一
小豆包的小朋友0217·2024-01-07 10:07

TensorRT优化部署(二）----剖析ONNX架构

剖析ONNX架构并理解ProtoBuf第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX
小豆包的小朋友0217·2024-01-07 10:33

自动驾驶感知-预测-决策-规划-控制学习（3）：感知方向文献阅读笔记

②二维图像分割器③轻量化卷积网络提取特征④单模态表达和多模态特征融合的区别⑤基于ROS的多传感器融合感知⑥TensorRT工具2.总结摘要三、绪论解析1.首先分析了车道线检测方面有三类工作2.又分析了三维目标检测研究的三类工作
棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:41

【Win10安装Tensorrt和torch2trt】

Win10安装Tensorrt和torch2trt1前言1.1实验环境1.2下载链接2具体安装2.1TensorRT安装2.1.1设置环境变量2.1.2安装TensorRT资源包中的3个whl文件2.1.3
Dymc·2024-01-06 11:49

Pytorch中的ONNX部署，你真的全部都了解了吗？

ONNX是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了ONNX的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
AI量化小木屋·2024-01-06 10:28

使用nsight system 分析python进程

有时候我们的推理引擎是通过python脚本调用的，比如：python脚本调用TensorRTengine进行推理。如果我们想用nsightsystem分析性能，该怎么搞呢？
zhaoyqcsdn·2024-01-06 09:30

yolov8实战第五天——yolov8+ffmpg实时视频流检测并进行实时推流——（推流，保姆教学）

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）_yolov8训练自己的数据集-CSDN博客yolov8实战第三天——yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学
学术菜鸟小晨·2024-01-06 06:42

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于QuickRNet的TPU超分模型部署

2023CCF大数据与计算智能大赛《赛题名称》基于QuickRNet的TPU超分模型部署巴黎欧莱雅林松智能应用业务部算法工程师中信科移动中国-北京[email protected]团队简介巴黎欧莱雅团队包含一个队长和零个队员
算能开发者社区·2024-01-05 17:44
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