模型部署

yolov5模型部署到web端，识别返回json格式文件

前言：上次做了一个皮卡丘识别的模型，如下图，不知道怎么搭建yolov5训练模型可以参考这个博客yolov5项目搭建，这次就是把这些训练的模型整合起来，将yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型，
爱吃香蕉的阿豪·2023-10-08 02:45

使用ncnn在树莓派4B上部署nanoDet-m网络(12fps)

但是将深度学习模型部署到端侧设备上，实现高效的推理，同样是一个问题很多的领域。在机器人的主控中，树莓派和Jetson系列单板机被使用较多。
bug404_·2023-10-07 23:18

模型部署翻车记：pytorch转onnx踩坑实录

作者|nihate编辑|极市平台点击下方卡片，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】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码
自动驾驶之心·2023-10-07 12:57

ML&DEV[18] | 入职一周年：夯实基础，持续深入

【ML&DEV】ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，
机智的叉烧·2023-10-07 06:36

【RK3588】YOLO V5在瑞芯微板子上部署问题记录汇总

YOLOV5训练模型部署到瑞芯微的板子上面，官方是有给出案例和转过详情的。并且也提供了Python版本的推理代码，以及C语言的代码。但是，对于转换过程中的细节，哪些需要改？怎么改？
钱多多先森·2023-10-07 00:09

大模型部署手记（7）LLaMA2+Jetson AGX Orin

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下载：使用download.sh下载硬件环境：JetsonAGXOrin2.代码和模型下载cd/home1/zhanghuigitclonehttps://github.co
张小白TWO·2023-10-05 23:29

【代码阅读笔记】yolov5 rknn模型部署

一、main函数思路二、值得学习的地方1、关注yolov5检测流程2、其中几个重要的结构体typedefstruct{intleft;intright;inttop;intbottom;}YOLOV5_BOX_RECT;//box坐标信息typedefstruct{charname[YOLOV5_NAME_MAX_SIZE];intclass_index;YOLOV5_BOX_RECTbox;fl
爱钓鱼的歪猴·2023-10-05 18:03

大模型部署手记（1）ChatGLM2+Windows GPU

1.简介：组织机构：智谱/清华代码仓：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型：THUDM/chatglm2-6b下载：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b镜像下载：https://aliendao.cn/models/THUDM/chatglm2-6b硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11
张小白TWO·2023-10-05 13:03

大模型部署手记（2）baichuan2+Windows GPU

1.简介组织机构：百川智能（前搜狗CEO王小川创立）代码仓：GitHub-baichuan-inc/Baichuan2:AseriesoflargelanguagemodelsdevelopedbyBaichuanIntelligentTechnology模型：baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits下载：https://huggingface.co/baichua
张小白TWO·2023-10-05 13:32

SNPE 模型量化实战

一.SNPE模型部署的整体流程大致步骤：训练模型->模型转.dlc->模型量化->验证量化结果->模型部署二.安装SNPE环境(docker安装)1.docker登录dockerlogincr.d.xiaomi.net-uorg
CV-deeplearning·2023-10-04 18:36

使用Docker进行模型部署

文章目录配置（一）本地部署1）准备训练好的weights文件或者model文件（硬盘里2）定义图结构后+load_weights,或者load_model直接一起加载3）预测1.**直接预测**2.使用docker部署（二）服务器部署（1）模型环境配置（2）**python+spyne远程数据预处理**配置（1）Docker安装+WSL2首先需要开启Hyper-V（win10家庭版没有自己安装）h
AmIWalruS·2023-10-03 20:41

odoo模块结构详解

对当前模块进行一些描述声明（清单文件）Controllers---控制器文件夹Data文件夹---初始化数据文件目录Demo文件夹---包含带演示数据的数据文件i18n文件夹---语言文件夹Models文件夹---模型部署文件
地热tan·2023-10-03 05:16

EasyEdge 智能边缘控制台通过sdk发布应用

离线部署SDK生成模型部署完成后会出现下载SDK的按钮，点击按钮下载SDK并保存好SDK。
冲鸭嘟嘟可·2023-10-02 13:17

如何利用Python进行机器学习模型部署

简介：本文将介绍如何使用Python快速部署机器学习模型。我们将基于flask框架构建一个简单的Web应用程序，并通过该程序提供API接口来实现模型的部署。同时，我们还会讲解如何将模型转化为TensorFlowLite格式，以适应移动端设备的需求。正文：1.搭建基于flask的Web应用程序flask框架可以帮助我们快速构建Web应用程序，而利用flask-restful则可以快速构建RESTfu
zh_f·2023-10-02 07:39

yolov8 opencv模型部署（C++版）

yolov8opencv模型部署（C++版）使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意：使用opencv4.8.0！使用opencv4.8.0！
燃烧的枫·2023-10-02 02:46

MaixHub与亚博K210模块（一种可以解决烧录固件库的办法）

有关MaixHub的学习和运用：MaixHub官方这篇文章已经很很详细了本文主要讲一下：如何将MaixHub训练的模型部署到亚博K210部署模型：这是官网的提示：提示你要在TF(SD)卡上有main.py
三马分享家·2023-10-01 21:27

yolov5分割+检测c++ qt 中部署，以opencv方式（详细代码（全）+复制可用）

1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include
知新_ROL·2023-10-01 16:23

Coovally模型探索：一键下载Hugging Face预训练模型并集成应用

Coovally是一个包含完整AI建模流程、AI项目管理及AI系统部署管理的机器学习平台，可提供数据预处理、智能标注、分布式模型训练、多维度模型评估、一键式模型部署服务。
Coovally AI模型快速验证·2023-10-01 03:15

如何找到适合需求的 Python 库?

这些库可以用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署，所以这也是为什么Python在开发者中这么受欢迎的原因。
再不会python就不礼貌了·2023-09-30 09:15

华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

今天作者就用华为新出的云耀云服务器L实例来整个活——使用云耀云服务器L实例来训练手写数字识别神经网络，并将该模型部署在云耀云服
七七鸭灬·2023-09-30 06:13

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它使用数据流图来表示计算模型，这使得其在高效的分布式计算、GPU加速计算和可视化模型部署方面表现出色。TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow的基本数
虎头金猫·2023-09-28 12:21

趋动云GPU云平台部署ChatGLM-6B

模型部署Step1.创建项目并上传代码Step2.环境准备Step3.加载模型ChatGLM-6B是什么？ChatGLM-6B是一个基于GLM的生成式对话模型。
LYLYC_3·2023-09-27 01:41

flask框架添加异步任务处理模型任务

在进行模型部署的时候,由于后台业务和模型预测过程中,模型进行批量预测的时候属于耗时任务,所以在这个时候需要进行异步操作,当预测完成之后后台在写一个定时任务,去预测完成的地方获取结果.这个部分的逻辑代码如下
junjunzai123·2023-09-26 08:40

获取onnx模型每层输出结果并保存

背景：模型部署时，无论检测还是分割，都会经历模型转换；而转换之后经验证结果一致还好，若不一致，则需要对比每层输出，分析是从哪一层开始产生的差异，从而定位问题网络层，进行下一步的修改。
qq_41920323·2023-09-25 19:47

MLC-LLM大语言模型部署实战（基于CUDA）

1.简介MLC-LLM为5月初开源的一款基于ApacheTVMUnity、专门用于在不同硬件设备上部署大语言模型的框架；github仓库：https://github.com/mlc-ai/mlc-llmMLC-LLM是一种在各类硬件上原生部署任意大语言模型的解决方案。按照所介绍的硬件平台支持类型如下：按照docs中的教程，直接实操：2.环境搭建（1）首先确定你是要在什么平台使用mlc-llm做大
wangx569·2023-09-25 16:29

pytorch .item_如何上线部署Pytorch深度学习模型到生产环境中

目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service
weixin_39958631·2023-09-25 11:48

simulink代码生成

这种代码生成可以帮助用户将模型部署到嵌入式系统、硬件
天赐好车·2023-09-25 09:12

钻石价格预测的建模与部署

目录一、背景简述¶二、环境准备三、数据预处理四、模型的选择&训练&调优五、模型部署一、背景简述¶本文简单介绍一个工业领域的机器学习建模到生产环境部署的案例。
JasonH2021·2023-09-25 03:34

模型部署 Model Deploy

目录一、模型部署是什么？二、如何模型部署？
JasonH2021·2023-09-25 03:04

使用FastChat部署Baichuan2

在这篇文章中，我们将以Baichuan2为例，利用FastChat进行模型部署的实战操作。
AI让世界更懂你·2023-09-24 16:03

如何成功将 API 客户的 transformer 模型推理速度加快 100 倍

虽然在Transformers中试验模型很容易，但以最高性能将这些大模型部署到生产中，并将它们用可扩展的架构管理起来，对于任何机器学习工程师来说都是一个艰巨的工程挑战。100倍性能提升及内置可扩展
·2023-09-24 11:24

FastChat 大模型部署推理；Baichuan2-13B-Chat测试、chatglm2-6b测试

参考：https://github.com/lm-sys/FastChathttps://blog.csdn.net/qq128252/article/details/132759107##安装pip3install"fschat[model_worker,webui]"1、chatglm2-6b测试python3-mfastchat.serve.cli--model-path./chatglm2
loong_XL·2023-09-24 09:11

知识蒸馏，知识迁移

2为什么要使用知识蒸馏，知识迁移项目实施通常会把模型部署到终端，然而终端的算力都是有限的。教师网络往往是本身模型
朱小丰·2023-09-23 17:00

人脸修复祛马赛克算法CodeFormer——C++与Python模型部署

一、人脸修复算法1.算法简介CodeFormer是一种基于AI技术深度学习的人脸复原模型，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发，它能够接收模糊或马赛克图像作为输入，并生成更清晰的原始图像。算法源码地址：https://github.com/sczhou/CodeFormer这种技术在图像修复、图像增强和隐私保护等领域可能会有广泛的应用。算法是由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发的，
知来者逆·2023-09-22 16:38

TensorFlow Lite源码解析之一

1.简介TensorFlowLite是一个用于端侧推理的工具集，它可以让我们将TensorFlow模型部署到手机、嵌入式设备甚至物联网设备上。它主要分为两部分：模型转换工具以及模型推理引擎。
SunnyZhou1024·2023-09-21 11:50

triton 客戶端用https协议访问服务

但由于笔者环境的特殊性，访问模型必须经过一个https的公网URL，所以，如何用tritonclient访问https链接成为了一个问题参考TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署
Melody2050·2023-09-21 11:55

飞桨产品经理教你如何使用PaddleX

PaddleX具有优质的算法库、便捷的开发方式、高效的模型部署、丰富的硬件支持、共赢的联创模式，为可落地的模型选型难题及多模型联合应用需求，提供了全面的解决方案。
·2023-09-20 10:17

解决“distribution shift”的问题

即使训练测试数据来自同一分布,当模型部署后,真实环境也与测试环境可能存在偏差。对抗攻击。对手可以故意让输入分布偏离模型
子燕若水·2023-09-19 17:39

【模型部署】yolox模型部署 |ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 206] 文件名或扩展名太长。 | 报错

项目场景：在学习yolox模型部署时遇到的bug问题描述例如：部署yolox模型需要几个包：其中onnx相关的包我是第一次安装在安装onnx-simplifier包的时候使用以下指令时出现了报错：pipinstall-ihttps
今天一定要洛必达·2023-09-19 13:02

2023 Google 开发者大会：将大型语言模型部署到你的手机

全球总共有接近100个大语言模型，可谓是百花齐放显而易见，大语言模型凭借出色的AI对话能力，已经逐渐深入各个行业2023Google开发者大会带来了AI专题，Google技术推广工程师魏巍提出“将大语言模型部署到个人终端
负债程序猿·2023-09-19 09:47

使用 Keras 和 TensorFlow Lite 的设备端大型语言模型

将大型语言模型部署到Android设备上是一个复杂的任务，因为这些模型通常需要大量的计算资源。首先，您需要加载和优化模型，然后选择一个合适的推理引擎，最后将其集成到Android应用程序中。
Just_Paranoid·2023-09-18 22:50

yolactC#onnxruntime模型部署

我在网上搜了很多,有搜到大神c++部署的。奈何我只能用winform,一去搜winform上部署竟啥也没有,onnx文件在.net上在用微软的vs,nuget上一搜onnxruntime直接无脑安装啊。看来winform,c#已经要被大家抛弃了。无奈只能自己去看搜模型输出解析，再参看源码的detect,一步步解析出来了。踩了不少坑，结果也原模型有些差距。。。可能是自己的解析方式哪里出了点问题。附几
qq_26444467·2023-09-18 04:20

机器学习 day34（机器学习项目的完整周期、精确度和召回率、F1）

部署在生产环境中的常见方法：将模型部署在服务器中，并在应用程序中通过API调用，最后返回模型的预测根据生产环境是服务于少数几个用户还是几百万个用户，软件工程的需求也有所不
丿罗小黑·2023-09-17 06:53

深度学习之模型压缩、加速模型推理

简介当将一个机器学习模型部署到生产环境中时，通常需要满足一些在模型原型阶段没有考虑到的要求。例如，在生产中使用的模型将不得不处理来自不同用户的大量请求。
小北的北·2023-09-16 08:10

FastChat工作原理解析

在了解FastChat如何完成大模型部署前，先了解下Huggingface提供的Transformer库。
taoli-qiao·2023-09-13 04:09

yolov8 模型部署--TensorRT部署-c++服务化部署

写目录yolov8模型部署--TensorRT部署1、模型导出为onnx格式2、模型onnx格式转engine部署yolov8模型部署–TensorRT部署1、模型导出为onnx格式如果要用TensorRT
绿箭柠檬茶·2023-09-12 12:09

AIGC：【LLM（七）】——Baichuan2：真开源可商用的中文大模型

文章目录一.模型介绍二.模型部署2.1CPU部署2.2GPU部署三.模型推理3.1Chat模型推理3.2Base模型推理四.模型量化4.1量化方法4.2在线量化4.3离线量化4.4量化效果五.模型微调5.1
J_Xiong0117·2023-09-12 06:46

AI平台如何赋能后端研发

建模流程整个模型建模流程主要需要四大步：特征处理、模型训练、模型评估、模型部署。并且模型还需要进行不断的迭代才能保证模型效果。特征处理包括特征存储、特征选择、特征清洗、特征加工
·2023-09-11 13:58

自动驾驶多任务框架Hybridnets——同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割模型部署（C++/Python）

一、多感知任务在移动机器人的感知系统，包括自动驾驶汽车和无人机，会使用多种传感器来获取关键信息，从而实现对环境的感知和物体检测。这些传感器包括相机、激光雷达、雷达、惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）等。在自动驾驶和移动机器人的感知系统里面，相机的功能主要是周围的物体，这些感知任务包括任务包括物体检测和分割。物体检测：物体检测是指通过处理传感器数据来检测环境中的物体，如汽车、行人、
知来者逆·2023-09-11 08:07

基于TensorFlow2.3.0的物体分类Android篇

花卉分类基于TensorFlow框架训练出可识别"雏菊",“蒲公英”,“玫瑰”,“向日葵”,"郁金香"5种花卉图片的模型文件，并将模型部署到AndroidAPP中，效果如图：果蔬分类基于TensorFlow2.3.0
lilihewo·2023-09-11 05:06
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