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。

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

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

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。

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。

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

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。

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

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。

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

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

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

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

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

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。

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

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

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

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

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

TRT-FP16-GPU-Latency(ms)是使用TensorRT8.

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

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。

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。

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

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。

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

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。

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

#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

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(

广汽研究院的感知岗熟悉DL、CV，的设计和优化CV中的分类、检测、分割等任务有落地经验python、C++，tensorFlow、torch等框架GPU原理，有CUDA、多核CPU软件开发，和模型部署经验积极热情

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

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

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。

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。

作者|Oldpan编辑|oldpan博客点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群借着热点，简单聊聊大模型的部署方案，作为一个只搞过CV

需要软件及版本号编译c++版本的tensorflow库keras模型转化c++环境下调用模型摘要：最近要将keras训练的模型部署在c++的工程中自己找了很多的资料，第一次尝试遇到了很多的坑，用了差不多一个星期终于能实现在

3.2可视化连接杂谈NvidiaJetsonNanoDeveloperKIT（b01，4G），系统配置全纪录，镜像烧录、系统安装、远程桌面安装、cuda与torch安装、pycharm、pycuda、tensorrt

cpu架构：x86操作系统：ubuntu18.04受够了TensorRT+cuda+opencv+ffmpeg+x264运行环境的部署的繁琐，每次新服务器上部署环境都会花费很大的精力去部署环境，听说nvidia-docker

文章目录2023-03-06更新2023-03-05更新前言TensorRT介绍环境配置CUDADriver检查安装安装CUDA安装nvcc安装cuDNN安装验证安装TensorRT安装验证2023-03

文章目录tensorrt:pycuda,onnx,onnxruntime,tensorrt,torch-tensorrt安装1.深度学习模型部署综述（ONNX/NCNN/OpenVINO/TensorRT

实验平台参数jetack在线OTA升级指令$sudovi/etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list修改其apt源文件即可，即可可以参考上一篇文章一，查看相应的包版本1，jetpack版本查看sudoapt-cacheshownvidia-jetpack后面我进行了OTA在线升级，升级到4.6.42，查看jetpack对应的python版本匹

Tensorrt自定义算子实现步骤目的这篇文章主要是用于记录tensorrt自定义算子的过程.这里采用的是torch2trt直接转换的方式.实验思路:造一个pytorch中支持的操作,但是tensorrt

这篇博客为修改过后的转载，因为没有转载链接，所以选了原创文章目录一、准备知识1.1环境配置A.CUDADriverB.CUDAC.cuDNND.TensorRT1.2编程模型二、构建阶段2.1创建网络定义

在前面的文章中，我们介绍了大模型占用显卡空间的一些分析情况，这次我们继续来看看具体量化角度上的结论。因此，本文来来介绍一个偏具体数值量化的工作。随着各厂商相继发布大型模型，排行榜变化频繁，新旧交替，呈现出一片繁荣景象。有些技术爱好者也开始心痒难耐，萌生了构建一个庞大模型并进行训练的想法。每天都能看到各个厂家推出内测版本，这让人不禁思考：为何不在本地环境尝试一番呢？然而，当前手头仅有一块性能有限的老

一、系统内存与架构在人工智能大模型训练的过程中，常常会面临显存资源不足的情况，其中包括但不限于以下两个方面：1.经典错误：CUDAoutofmemory.Triedtoallocate...；2.明明报错信息表明显存资源充足，仍然发生OOM问题。为了深入理解问题的根源并寻求解决方案，必须对系统内存架构以及显存管理机制进行进一步的探究。本文将为读者带来对这些基础知识的全面学习与了解。系统内存与两块G

Windows11(CUDA11.7)下安装TensorRT_tensorrt对应的cuda版本-CSDN博客

导出onnx文件直接使用脚本importtorchfrommmdet.apisimportinit_detector,inference_detectorconfig_file='./configs/yolo/yolov3_mobilenetv2_8xb24-ms-416-300e_coco.py'checkpoint_file='yolov3_mobilenetv2_mstrain-416_30

还有例如Nv和阿里云举办的异构计算挑战赛（TensorRT加速）、两届的Xilinx全球自适应计算大赛（都是获得发放免费硬件资