模型部署（tensorRT) 第8页

TensorRT安装及使用教程（ubuntu系统部署yolov7）

1什么是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。

耳语ai·2023-12-04 07:11

Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速

一、烧录镜像1、JetsonNano烧写系统镜像JetsonNano是一款形状、外接口类似于树莓派的嵌入式主板，搭载了四核Cortex-A57处理器，GPU则是拥有128个NVIDIACUDA核心的NVIDIAMaxwell架构显卡，内存为4GB的LPDDR4，存储则为16GBeMMC5.1，支持4K60Hz视频解码。系统有很多AI开发板和加速器模块，但Nvidia拥有一大优势——它与桌面AI库直

C君莫笑·2023-12-04 06:03

TensorRT量化实战课YOLOv7量化：YOLOv7-QAT量化

目录前言1.YOLOv7-QAT流程2.QAT训练流程前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。

爱听歌的周童鞋·2023-12-04 03:02

pytorch TensorRT 官方例子

common.pyfromitertoolsimportchainimportargparseimportosimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimportnumpyasnpimporttensorrtastrttry

DYF-AI·2023-12-03 20:58

使用tensorrt加速深度学习模型推断

使用tensorrt加速深度学习模型推断1.import以及数据加载、构建engine函数2.导入官方模型及CIFAR100数据集3.不采用tensort的推断时间4.采用tensort加速—使用tensorrt

L1_Zhang·2023-12-03 20:56

TVM Ubuntu20安装

但是对其他平台可能效果一般.于是聊到通用的部署框架TVM,可能对特定的设备优化不如那些针对“自家”产品优化的好,但是普适性来说还是非常好的,起码很多时候不会因为换了一个硬件平台就得重复编译优化.况且现在TVM还加入了Tensorrt

shelgi·2023-12-03 06:38

『heqingchun-Ubuntu系统+x86架构+配置编译安装使用yolov5-6.0+带有TensorRT硬件加速+封装动态库+C++部署+Qt』

Ubuntu系统+x86架构+配置编译安装使用yolov5-6.0+带有TensorRT硬件加速+封装动态库+C++部署+Qt学习本篇文章后你会：部署yolov5-6.0版本、模型转换（.pt->.wts

赫庆淳·2023-12-02 22:05

机器学习笔记 - 基于百度飞桨PaddleSeg的人体分割模型以及TensorRT部署说明

一、简述虽然SegmentAnything用于图像分割的通用大模型看起来很酷（飞桨也提供分割一切的模型），但是个人感觉落地应用的时候心里还是更倾向于飞桨这种场景式的，因为需要用到一些人体分割的需求，所以这里主要是对飞桨高性能图像分割开发套件进行了解和使用，但是暂时不训练，因为搞数据集挺费劲。PaddleSeg内置45+模型算法及140+预训练模型。最新发布HumanSeglite模型超轻量级人像分

坐望云起·2023-12-02 18:34

利用flask搭建深度学习服务

在实际的生产环境中，还需要将模型部署到服务器当中，这样才能接受不同的客户端来调用它。1、部署好开发环境也就是把

Ezio_1320·2023-12-02 17:49

转载：利用Flask实现深度学习模型部署

Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:43

yolov8-seg 分割推理流程

目录一、分割+检测二、图像预处理二、推理三、后处理与可视化3.1、后处理3.2、mask可视化四、完整pytorch代码一、分割+检测注：本篇只是阐述推理流程，tensorrt实现后续跟进。

韩师兄_·2023-12-02 06:49

解决git与huggingface项目下载速度慢或者失败的问题

gitclone项目报错比如使用gitclone下载项目：gitclonehttps://github.com/ChuRuaNh0/FastSam_Awsome_TensorRT.git有时候会报以下错误

知来者逆·2023-12-02 05:28

大语言模型（LLMs）在 Amazon SageMaker 上的动手实践（一）

本期文章，我们将通过三个动手实验从浅到深地解读和演示大语言模型（LLMs），如何结合AmazonSageMaker的模型部署、模型编译优化、模型分布式训练等。

资讯看点·2023-12-01 22:50

esp32-s3部署yolox_nano进行目标检测

ESP32-S3部署yolox_nano进行目标检测一、生成模型部署项目01环境02配置TVM包03模型量化3.1预处理3.2量化04生成项目二、烧录程序手上的是ESP32-S3-WROOM-1N8R8

咚咚锵咚咚锵·2023-12-01 17:06

python与C++与TensorRT的绑定

绑定的起因Jetpack中的TensorRT不能直接在python3.8环境中使用，所以我们需要对TensorRT利用pybind11对python相进性绑定。

书中藏着宇宙·2023-11-30 22:48

全网最细图解知识蒸馏(涉及知识点：知识蒸馏训练过程，推理过程，蒸馏温度，蒸馏损失函数)

所以要把大模型变成小模型，把小模型部署到终端上。2.1轻量化网络的方向分为下面四个方向，知识蒸馏是第一个方向。三.用蒸馏温度处理学生网

computer_vision_chen·2023-11-30 19:53

TensorRt推理加速框架Python API服务器部署教程以及运行Helloworld程序

nvcc-V如果出现以下提示，则已经成功安装在终端中输入以下命令：nvidia-smi如果出现即为成功，我在这里就不去介绍怎么下载cuda和驱动怎么下载了，大家可以看一下网上的其他安装教程二、pip安装tensorRTAPI

芙门泡芙·2023-11-30 14:29

windows11下安装Tensor RT，并在conda虚拟环境下使用

TensorRT主要有三种安装模式、五种安装方式毫无疑问，在windows系统中，我们只能选择zip安装。

城南皮卡丘·2023-11-30 13:39

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。

小黄鸭呀·2023-11-29 19:28

c++通过tensorRT调用模型进行推理

模型来源：算法工程师训练得到的onnx模型c++对模型的转换：拿到onnx模型后，通过tensorRT将onnx模型转换为对应的engine模型，注意：训练用的tensorRT版本和c++调用的tensorRT

6057·2023-11-29 10:51

微信小程序+中草药分类+爬虫+torch

1介绍本项目提供中草药数据集，使用gpu、cpu版本的torch版本进行训练，将模型部署到后端flask，最后使用微信小程序进行展示出来。

王小葱鸭·2023-11-29 08:24

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT量化和CUDA并行编程

TensorRT学习笔记前情提要：TensorRT模型优化与推理：从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南本篇将会介绍TensorRT下的模型量化与

Xy丶Promise·2023-11-29 02:13

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南

TensorRT学习笔记TensorRT模型优化模型优化与流程介绍TensorRT是由NVIDIA提供的一种高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，可用于加速深度学习模型。

Xy丶Promise·2023-11-29 02:12

yolov8-pose 特征点推理流程

目录一、关键点预测二、图像预处理二、推理三、后处理与可视化3.1、后处理3.2、特征点可视化四、完整pytorch代码yolov8-posetensorrt一、关键点预测注：本篇只是阐述推理流程，tensorrt

韩师兄_·2023-11-28 18:18

tensorRT从零起步高性能部署：课程总结

tensorRT从零起步高性能部署：课程总结_爱听歌的周童鞋的博客-CSDN博客tensorRT从零起步高性能部署：课程总结https://blog.csdn.net/qq_40672115/article

a flying bird·2023-11-28 15:37

7.3.tensorRT高级(2)-future、promise、condition_variable

7.3.tensorRT高级(2)-future、promise、condition_variable_爱听歌的周童鞋的博客-CSDN博客7.3.tensorRT高级(2)-future、promise

a flying bird·2023-11-28 15:37

OpenAI Whisper 语音识别模型部署及接口封装【干货】

一、安装依赖pipinstall-Uopenai-whisper二、安装ffmpegcd/opt#下载5.1版本的ffmpegwgethttp://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-5.1.tar.gz#解压下载的压缩包tar-zxvfffmpeg-5.1.tar.gz#进入解压后的文件夹cdffmpeg-5.1#安装ffplay需要的依赖sudoapt-getinst

isSamle·2023-11-28 06:42

tensorflow-serving+Docker部署自用

部署自用简介：当我们训练完一个tensorflow（或keras）模型后，需要把它做成一个服务，让使用者通过某种方式来调用你的模型，而不是直接运行你的代码（因为你的使用者不一定懂怎样安装），这个过程需要把模型部署到服务器上

54渣渣辉·2023-11-27 15:07

模型部署入门教程（四）：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子

模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了PyTorch转ONNX的方法，可以发现PyTorch对ONNX的支持还不错。

OpenMMLab·2023-11-27 11:14

安卓端街景分割APP及其完整Flutter项目代码与资源文件

blog=pot-blog2.md目录引言总体设计页面展示Splash启动页面模式选择页面分割算法配置页面街景采样和结果展示页面详细设计HRNet开源模型部署预警算法设计界面设计结果演示引言安卓端街景分割

BoilingHotPot·2023-11-27 11:11

Ubuntu20.04安装TensorRT

Ubuntu20.04安装TensorRT一、安装Cuda和Cudnn注意安装英伟达驱动时不要添加-no-opengl-files这个选项Ubuntu20.04+RTX3060+Cuda11.1+Pytorch1.9.0

yyyyuqing·2023-11-27 11:02

ubuntu20.04安装tensorRT流程梳理

目标：先跑demo，再学习源码step1,提前准备好CUDA环境安装CUDA，cuDNN注意，CUDA，cuDNN需要去官网下载.run和tar文件安装，否则在下面step4make命令会报找不到cuda等的错误，具体安装教程网上有很多。CUDA通过.run文件安装后，需要配置环境变量，命令：vim~/.bashrc,以及source~/.bashrc使生效exportPATH=$PATH:/us

Briwisdom·2023-11-27 11:27

ubuntu20.04显卡驱动cuda cudnn conda TensorRT安装及配置

显卡驱动cudacudnncondaTensorRT安装及配置如果要使用TensorRT，请注意CUDA支持的最高算力要大于等于GPU本身的算力,可以先看3小节conda和pip换源直接看2.3小节本人已在

全网最菜的Slamer·2023-11-26 08:07

【读点论文】FMViT: A multiple-frequency mixing Vision Transformer-期待源码

然而，由于自关注的时间和内存复杂度是二次的，并且与输入token的数量成正比，大多数现有的(Visiontransformer,vit)在实际工业部署场景中难以实现高效的性能，例如传统cnn所具有的TensorRT

羞儿·2023-11-26 02:12

OpenMMLab MMYOLO目标检测环境搭建（一）

TRT-FP16-GPU-Latency(ms)是使用TensorRT8.

qq_41627642·2023-11-25 20:08

Ubuntu aarch64/x86_64 opencv cmake Tensorrt

CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION2.6)#requirementofcmakeversionPROJECT(Test1_VERSION_1.0)#projectnameset(CMAKE_CXX_FLAGS"${CMAKE_CXX_FLAGS}-Wall")#setthedirectoryofexecutablefilesset(CMAKE_

SoulOSQ·2023-11-25 19:43

win10 tensorrt源码编译onnx

直接利用官方源码，如下图，trtexec源码在TensorRT安装目录下，双击trtexec.sln文件，使用vs2019打开源码工程。

韩师兄_·2023-11-25 06:46

极智AI | LLM大模型部署框架之OpenLLM

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下LLM大模型部署框架之OpenLLM。

极智视界·2023-11-24 11:54

基于V100下Llama2-Atom大模型微调

文章目录大规模的中文数据预训练模型部署模型微调Step1:环境准备Step2:数据准备Step3:微调脚本Step4:加载微调模型一些BUG大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上

玖玖玖柒染·2023-11-24 07:09

成为AI产品经理——模型构建流程（下）

目录1.模型训练2.模型验证3.模型融合4.模型部署上节课我们讲了模型设计、特征工程，这节课我们来讲模型构建剩下的三个部分：模型训练、模型验证和模型融合。

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:07

TensorRT6

主要通过合并层和降低精度实现加速以inception结构为例,将conv,bias,relu串行融合成一个CBR模块,另外相同结构但参数不同的并行结构也会进行合并,从而减少CUDA核心的占用,进而减少IO开销.另外,TensorRT

D_Major·2023-11-23 14:11

LLM 系列 | 05：ChatGPT Prompt的迭代优化

后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。

JasonLiu1919·2023-11-22 21:27

Tensorrt 实现 yolov5-cls 遇到的问题

YOLOv5m-cls、ResNet（18、34、50、101)和EfficientNet(b0-b3)模型.官方Git:https://github.com/ultralytics/yolov5分类模型与精度基于Tensorrtx

J ..·2023-11-22 05:17

TenserRT（八）： TensorRT C++实战推理

#include#include#include#include#include#include"../common/util.h"#include#include#include"../volume.h"#include"../xt_pointer.h"#include"../volume_resample.h"#include#include#include#defineCHECK(statu

shchojj·2023-11-22 00:30

TenserRT（七）： TensorRT Python实战

1、生成ONNXimporttorchimportUNetTrainerdev_nb=0model_file=r'xxx.model'trainer=UNetTrainer(dev_nb,dim=2)trainer.load_model(model_file)device=torch.device('cuda',dev_nb)input=torch.randn(1,1,256,256).cuda(

shchojj·2023-11-22 00:59

无名份的浪漫2018·2023-11-21 17:25

chatgpt api使用教程

2.部署模型：将训练好的模型部署到您的服务器上，以便您可以使用它。3.使用API：使用ChatGPTAPI发送消息，接收回复

轮胎技术Tyretek·2023-11-21 14:39

大模型部署手记（17）7个大模型+Windows+LongChain-ChatChat

1.简介硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）2.代码和模型下载第1个大模型：ChatGLM2-6B组织机构：智谱/清华代码仓：GitHub-THUDM/ChatGLM2-6B:ChatGLM2-6B:AnOpenBilingualChatLLM|开源双语

张小白TWO·2023-11-21 10:32

大模型推理优化--TensorRT-LLM初体验

TensorRT-LLM初体验千呼万唤始出来，备受期待的Tensorrt-LLM终于发布，发布版本0.5.0。

有来有去9527·2023-11-20 12:22

快速将Keras模型转换成Tensorflow模型

由于工作需要，最近要将一个keras模型部署在c++环境下，然而keras只有python接口。

代丹·2023-11-20 03:37

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