模型部署（tensorRT)

机器学习的数据管理

.机器学习的数据管理注意事项机器学习的生命周期包括如下部分(1).业务的理解，机器学习问题框架(2).数据理解和收集(3).模型的训练和评估(4)模型部署(5).模型监控(6).业务衡量数据管理和机器学习的生命周期的
歌者文明·2023-12-18 08:50

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

什么是模型部署？模型训练只是DeepLearning的一小部分，如《HiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems》机器学习系统的技术债书中所说。
禅与计算机程序设计艺术·2023-12-18 05:03

网络推理之深度学习推理框架

TensorRT:ONNX:
dataloading·2023-12-17 21:43

onnxruntime和tensorrt多batch推理

以lenet网络为例。onnxruntime多batch推理当batchsize为2时，导出如下结构的onnx文件：python推理：importcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimg0=cv2.imread("2.png",0)img1=cv2.imread("10.png",0)blob0=cv2.dnn.blobFromImage(img0,1/255.
给算法爸爸上香·2023-12-17 20:37

OpenMMlab导出yolox模型并用onnxruntime和tensorrt推理

导出onnx文件直接使用脚本importtorchfrommmdet.apisimportinit_detector,inference_detectorconfig_file='./configs/yolox/yolox_tiny_8xb8-300e_coco.py'checkpoint_file='yolox_tiny_8x8_300e_coco_20211124_171234-b404790
给算法爸爸上香·2023-12-17 20:36

用Flask搭建简单的web模型部署服务

目录结构如下：分类模型web部署classification.pyimportosimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimefromflaskimportFlask,render_template,request,jsonifyapp=Flask(__name__)onnx_session=onnxruntime.InferenceSession("mobi
给算法爸爸上香·2023-12-17 20:00

TensorRT学习系列一：使用自定义网络构建和运行TensorRT模型

文章目录一、前言二、使用TensorRT构建(build)引擎1.创建logger2.创建builder3.创建network4.配置参数5.构建并序列化引擎并保存6.释放资源三、使用TensorRT运行
梦想的理由·2023-12-17 16:19

机器学习和机器学习解决方案架构

1.机器学习的生命周期(1).业务理解:确定机器学习要解决的问题，以及确定机器学习项目是否成功的业务性能指标(2).数据理解和数据准备：根据业务收集数据(3).模型训练和评估(4).模型部署(5).模型监控
歌者文明·2023-12-17 09:57

图片风控NSFW(not suit for work)-2 基于tf2模型微调

tensorflow2模型）思路1将开源雅虎nsfw模型转换为tensorflow2，见tensorflow2模型重构2准备训练样本，正负样本（比例4:1~1:4之间）3数据增强4模型训练5模型保存6模型部署
晚点吧·2023-12-17 08:06

ubuntu18.04 安装yolov5环境及推理环境

文章目录1、安装anaconda31.2、环境变量配置1.3、添加/更换conda清华源2、安装pytorch1.63、CUDA安装4、安装cuDNN5、安装tensorRT6、安装opencv4.67
讳疾忌医丶·2023-12-17 07:31

Ubuntu下安装ONNX、ONNX-TensorRT、Protobuf和TensorRT

文章目录一、引言安装目标与背景推荐软件版本和硬件要求二、安装onnx三、安装protobuf四、安装TensorRT下载源文件直接安装，我比较推荐使用deb文件安装五、安装onnx-tensorrt六、
梦想的理由·2023-12-17 06:57

chatGPT对接小红书

chatgpt对接热线：13642679953（微信同号）首先，将ChatGPT与小红书平台进行对接，需要将ChatGPT模型部署到服务器上，并与小红书的后台系统进行集成。
红匣子实力推荐·2023-12-17 06:23

【入坑指南】| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

大家好，今天给大家分享一下最新版本OpenCV4.8如何编译支持CUDA加速，实现深度学习模型部署速度提升。
gloomyfish·2023-12-16 22:26

从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3（训练过程解读、序列填充函数、损失计算函数、评价函数、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署
机器学习杨卓越·2023-12-16 21:29

从零构建属于自己的GPT系列6：模型部署2（文本生成函数解读、模型本地化部署、文本生成文本网页展示、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署
机器学习杨卓越·2023-12-16 21:29

从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署1（文本生成函数解读、模型本地化部署、文本生成文本网页展示、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署
机器学习杨卓越·2023-12-16 21:17

实战体验 Amazon SageMaker 机器学习

本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）文章目录AmazonSageMaker原理生成示例数据训练模型部署模型实战机器学习注册账号
网罗开发·2023-12-16 12:31

通义千问 Qwen-72B-Chat在PAI-DSW的微调推理实践

阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、
Python算法实战·2023-12-16 11:04

NCNN 源码学习【一】：学习顺序

最近一段时间一直在做模型部署的工作，主要是利用NCNN部署到安卓端，跟着网上的博客和开源项目，做了很多工作，也学习到很多东西，但是对于NCNN的源码，并没有仔细的研究过，对我来说，仿佛是一个神秘的存在一样
豫州刺史·2023-12-16 05:26

深度学习模型部署之安装TensorRT windows11+vs2022+TensorRT8.0.1+cuda11.5+cuDNN8.2.0

本文参考Nvidia的官方链接本文包含在Windows11上从zip包安装TensorRT的说明。
程序之巅·2023-12-16 02:38

模型实战（10）之win10下tensorRT部署yolov5算法

win10下tensorRT部署yolov5算法针对yolov5的众多版本，目前有几种部署方法：1.tensorrtx:大神针对众多网络模型（包含yolov5众多版本）开源的一个转换工具，部署方式为：.
明月醉窗台·2023-12-16 02:07

Windows上TensorRT部署记录入门

导语TensorRT是英伟达的AI加速推理模型，我们在使用GPU深度学习训练完后，会生成.pt模型，但是这个模型在推理时不够快，这时候就需要转化成trt模型，使用c++利用TensorRTAPI编写程序进行快速推理
周振超的·2023-12-16 02:06

CUDA lazy loading is not enabled. Enabling it can significantly reduce device memory usage and speed

背景：在TensorRT运行测试用例的时候出现以下warning：CUDAlazyloadingisnotenabled.EnablingitcansignificantlyreducedevicememoryusageandspeedupTensorRTinitialization.See
豫州刺史·2023-12-16 02:01

Win10系统安装TensorRT

环境搭建系列文章目录一、Win10系统安装GPU版本CUDA、Cudnn二、Win10系统安装TensorRT文章目录环境搭建系列文章目录TensorRT简介一、版本对应关系二、下载及安装1.TensorRT2
夜幕龙·2023-12-16 02:59

win11安装TensorRT（python、c++（cmake、vs2019）部署）

默认已安装CUDA、CUDNN、对应版本的pytorch等环境（注意版本对应就好）重点说明用cmake去加载cuda和tensorRt库。
牛家俊·2023-12-16 02:29

win10下yolov6 tensorrt模型部署

TensorRT系列之Win10下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov7tensorrt
韩师兄_·2023-12-16 02:27

win10下yolov7 tensorrt模型部署

TensorRT系列之Win10下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov7tensorrt
韩师兄_·2023-12-16 02:57

Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5

1.TensorRt介绍TensorRt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。
o氧气o·2023-12-16 02:56

win10正确配置tensorRT环境

目的使用tensorRT进行网络模型部署，加快推理速度方法安装tensorRT的过程需要对各种组件的版本进行匹配前置安装套件有：1、CUDA2、cuDNN3、pyCUDA4、tensorflow或pytorch
风1995·2023-12-16 02:26

Win11 TensorRT环境部署

一、CUDA和CUDNN安装cuda和cudnn网上有很多安装教程，这里列举了一些，就不详细说了，具体链接如下：csdn.net-CUDA安装教程（超详细）原创zhihu.com-深度学习之CUDA+CUDNN详细安装教程tencent.com-CUDA安装教程（超详细）csdn.net-CUDA与cuDNN安装教程（超详细）原创juejin.cn-cuda和cudnn安装教程tencent.co
豫州刺史·2023-12-16 02:47

Rhapsody—复杂域控软件架构开发套件

通过Rhapsody的模型驱动体系，可以快速地将应用模型部署到实时嵌入式操作系统。
经纬恒润·2023-12-16 01:34

走向边缘智能，美格智能携手阿加犀成功在高算力AI模组上运行一系列大语言模型

，在搭载高通QCS8550平台的高算力AI模组上，成功运行了一系列大语言模型，包括LLaMA-2、通义千问Qwen、百川大模型、RedPajama、ChatGLM2、Vicuna，展现出卓越的边缘端大模型部署能力
美格智能·2023-12-15 23:38

yolov8+tensorRT加速推理+部署-姿态识别-实力分割-目标检测

入门指南这个项目演示了如何使用TensorRTC++API运行YoloV8的GPU推理。它使用了我的另一个项目tensorrt-cpp-api在后台运行推理，因此请确保您熟悉该项目。
阿利同学·2023-12-15 22:32

视觉学习笔记11——TensorRT安装配置及使用

系列文章目录参考文献参考文献参考文献文章目录系列文章目录前言1.安装首先解压下载的TensorRT安装包然后添加环境变量python调用TensorRTAPI安装UFF安装graphsurgeon安装onnx_graphsurgeon
RanceGru·2023-12-15 22:05

算法……到底是干啥的？（摘自牛客网）

_牛客网1.门槛学历双9平常就是看论文技术分享接项目给方案跑模型部署到终端清洗数据打比赛写论文写专利面试一般问对应岗位方向前沿的算法paper2.面试问项目问论文，问深度学习和机器学习相关八股，比如transfomer
芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

ubuntu18.04配置cuda+cudnn+tensorrt+anconda+pytorch-gpu+pycharm

一、显卡驱动安装执行nvidia-smi查看安装情况二、cuda安装cuda官网下载cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run，安装执行sudoshcuda_11.6.2_510.47.03_linux.run提升安装项，驱动不用安装，即第一项（Driver），按空格键取消，接下选在Install进行安装修改环境变量sudogedit~/.bashrc在最后添加#Addther
Joemt·2023-12-15 16:22

【本人新书】《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》

OpenCV4不仅包含了传统图像处理、图像分析、特征提取等模块的各种主流算法算子，还包含了深度学习模型部署与加速支持模块，兼容支持多种硬件与操作系统。
gloomyfish·2023-12-15 14:35

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

模型部署：如何将训练好的模型部署到实际应用中？模型监控与维护：如何监控和维护模型的性能和稳定性？模型更新与升级：如何
BTCKing·2023-12-15 06:49

深度学习模型编译框架TVM概述

★在任意深度学习的应用场景落地一个模型/算法时，需要经历两个基本步骤：1.根据数据生产一个模型的训练步骤；2.将生产出的模型部署到目标设备上执行服务的推理步骤。
Linux基金会AI&Data基金会·2023-12-14 14:37

MLops学习

文章目录一、实验跟踪（ExperientalTracking）1.MLflow（1）实验跟踪（2）超参数优化Hyperopt集成Hyperopt和MLflow（3）模型注册2.Weight&Bias二、模型部署
李明朔·2023-12-06 18:47

大模型部署手记（11）LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-2-7B+Windows+llama.cpp+中文对话

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：LIama-2-7b-hf、Chinese-LLaMA-Plus-2-7B下载：使用huggingface.co和百度网盘下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPrev
张小白TWO·2023-12-06 13:44

大模型部署手记（8）LLaMa2+Windows+llama.cpp+英文文本补齐

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：https://github.com/facebookresearch/llama模型：llama-2-7b下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）2.代码和模型下载
张小白TWO·2023-12-06 13:43

大模型部署手记（9）LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中文文本补齐

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b）下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家
张小白TWO·2023-12-06 13:43

大模型部署手记（10）LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中英文对话

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat（后来证明无法实现中文转换）、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b）下载：使用download.sh下载硬件环境
张小白TWO·2023-12-06 13:43

将pt文件转换成onnx文件

文件更改weights信息更改完成后在终端输入pythonexport.py--includetorchscriptonnx如此即可实现pt到onnx的转换,路径在pt文件同级如果要生成engine（用于tensorRT
如果能为勤奋颁奖·2023-12-06 02:19

yolov5模型在推理阶段出现 assert(engine-＞getNbBindings() == 2

参考：`engine->getNbBindings()==2'failed·Issue#3·linghu8812/tensorrt_inference·GitHub
Godlovesea·2023-12-05 15:56

TensorRT-LLM保姆级教程（一）-快速入门

本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇，将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github：llm-act
吃果冻不吐果冻皮·2023-12-05 03:56

TensorRT-LLM保姆级教程（二）-离线环境搭建、模型量化及推理

本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第二篇，将基于Bloom进行模型量化及推理。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github：llm-action，有
吃果冻不吐果冻皮·2023-12-05 00:20

【寒武纪（6）】MLU推理加速引擎MagicMind，最佳实践（一）

文章目录MagicMind依赖示例C++编程模型sample_ops/sample_add算子操作混合精度部署多模型部署单模型多实例部署多卡部署最佳实践1、性能指标吞吐率延时工具mm_run性能优化2内存工具
Hali_Botebie·2023-12-04 23:08

解决从cmake编译TensorRT头文件找不到无法调试问题

c_cpp_properties.json文件{"configurations":[{"name":"Linux","includePath":["${workspaceFolder}/**","/home/sang/packages/TensorRT
权双·2023-12-04 13:00
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