onnx模型部署

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

4.9 构建onnx结构模型-Equal

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Equal
nsq_ai·2023-12-06 09:05

5.1 onnx 修改权重示例

前言对onnx结构中的权重进行修改比如：原本是一个标量，修改为一个一维数组codeimportonnximportnumpyasnpimporttorchimportargparsefromonnximportTensorProto
nsq_ai·2023-12-06 09:35

4.8 构建onnx结构模型-Less

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Less
nsq_ai·2023-12-06 09:59

yolov5-cls部署之onnx导出

本文旨在介绍说明yolov5自带的分类如何导出动态的batch的onnx。
曙光_deeplove·2023-12-06 03:21

yolov5训练自己的pt文件,转onnx，再转成rknn，到RK3588开发板运行测试

二、pt转onnx修改utils/yolo.py文件的后处理部分，将classDetect(nn.Module)类的子函数forward由defforward(self,x):z=
helloworld_fang·2023-12-06 03:20

将pt文件转换成onnx文件

将pt文件转换成onnx文件打开yolov5自带的export.py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
如果能为勤奋颁奖·2023-12-06 02:19

YOLOV5（二）：将pt转为onnx模型并用opencv部署

将模型转为onnx、RT等用于部署yolov5s6.0自带export.py程序可将.pt转为.onnx等，只需配置需要的环境即可。
君_King·2023-12-06 02:19

如何在windows系统下将yolov5的pt模型导出为onnx模型

yolo算法来实现火灾检测，在网上查了很多资料，最后选择用yolov5s模型先试着在树莓派上部署，看下效果如何，由于从大佬那里拿到了yolov5火灾检测模型，但想要将它移植到树莓派上第一步要把pt模型转换成onnx
unihai·2023-12-06 02:49

做个记录：python 项目如何自动生成环境配置文件requirements.txt

requirements.txt文件格式：Flask==2.3.2Flask_Cors==4.0.0numpy==1.24.3onnxruntime==1.15.1opencv_contrib_
吴晓Q·2023-12-05 17:35

【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

C# Onnx 百度飞桨开源PP-YOLOE-Plus目标检测

目录效果模型信息项目代码下载C#Onnx百度飞桨开源PP-YOLOE-Plus目标检测效果模型信息Inputs-------------------------name：imagetensor：Float
天天代码码天天·2023-12-04 14:28

使用tensorrt加速深度学习模型推断

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库4.1导出onnx
L1_Zhang·2023-12-03 20:56

torch onnx 权重对比一致性

torch与onnx各层权重layerweight提取torch与onnx权重layerweight对比是否一致defcompare_cos_sim(tensor1,tensor2):t1=tensor1
zhaosuyuan·2023-12-03 19:06

torch和onnx输出结果对比

torch和onnx输出层结果对比，判断torch转onnx结果一致性importcv2importtorchimportnumpyasnpfromPILimportImagefrommodelsimportNetimporttorchvision.transformsastransformsimportonnximportonnxruntimeasortdefdata_process
zhaosuyuan·2023-12-03 19:06

yolov8模型 onnxruntime推理及可视化

参考：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/examples/YOLOv8-ONNXRuntime/main.py1、yolov8onnxruntime
loong_XL·2023-12-03 10:30

基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力

●适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架，是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设备之一。●支持Docker
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-03 07:31

openvino 将onnx转为IR并进行int8量化

openvino将onnx转为IR并进行int8量化环境安装环境编译mo下载openvino编译moonnx转为IRIR模型量化为int8参考环境-Ubuntu22.04-python3.10安装环境sudoapt-getupdatesudoapt-getupgradesudoapt-getinstallpython3
szZack·2023-12-03 02:42

YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别（姿态估计）+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI

支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型，确保各种人工智
阿利同学·2023-12-03 00:07

基于算能的国产AI边缘计算盒子,内置强悍TPU | 32TOPS INT8算力

FP16，2TFLOPS@FP32高算力●单芯片最高支持32路H.264&H.265的实时解码能力●支持国产算法框架Paddle飞桨，适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ONNX
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

国产AI边缘计算盒子，双核心A55丨2.5Tops算力

●支持Caffe、ONNX/PyTorch深度学习框架，提供resnet50、yolov5等AI算法基础例程。●Mindstudio图形化开发环境，集成模型转换量化和网络性能调优工具，提高应用开发
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

YOLOv8 第Y7周 水果识别

1.创建文件夹：YOLOv8开源地址--ultralytics-main文件下载链接：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO
风筝超冷·2023-12-02 18:01

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

推荐博客深度学习模型部署篇——利用Flask实现深度学习模型部署（三）pytorch中文文档-通过带Flask的RESTAPI在Python中部署PyTorch利用flask搭建深度学习服务
Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:43

YOLOV8解读及推理代码

YOLOV8解读及推理代码YOLOV8前言性能对比新的骨干网络新的Ancher-Free检测头新的损失函数环境配置训练基于python脚本基于命令行推理pt模型推理onnx模型推理YOLOV8前言YOLOv8
江小皮不皮·2023-12-02 17:20

使用ort.js的create方法加载onnx模型报错：Fetch API cannot load file…… URL scheme “file“ is not supported.

问题在html中使用ort.js通过路径的方式加载onnx模型时，如果项目不使用代理直接本地运行，会报以下错误；FetchAPIcannotloadfile:///storage/……/html/js/
L·S·P·2023-12-02 09:11

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

记录 | onnx-simplifier安装、使用

安装：pipinstallonnx-simplifier#若想加速#[可选]使用豆瓣源加速pipinstall-ihttps://pypi.douban.com/simpleonnx-simplifier
极智视界·2023-12-01 16:28

onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError:you model ir_version is higher than the checker

还可能报你的onnx版本问题，例如：onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError:youmodelir_versionishigherthanthechecker
鼾声鼾语·2023-12-01 14:11

jetson如何安装onnxsim，Failed to build onnxsim或者是no module named ‘onnxsim‘

Failedtobuildonnxsim或者是nomodulenamed‘onnxsim’方法：直接pip3installonnxsim这里需要注意你的cmake版本，旧版本1.18.3不行，我将cmake
鼾声鼾语·2023-12-01 14:41

onnx编译并创建静态库

官方部署编译参数参考https://onnxruntime.ai/docs/build/custom.html编译linux.
裴玉栋·2023-11-30 23:49

onnx源码编译安装

https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/10235317.html
Decoder-Wang·2023-11-30 23:15

TTS声音合成：paddlespeech、sherpa-onnx、coqui-ai

1、百度TTS文本合成语音参考：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5237474https://www.jianshu.com/p/a7522ca6dec4https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/text_to_speech/README_cn.
loong_XL·2023-11-30 23:11

【ONNXRuntime】python找不到指定的模块：onnxruntime\capi\onnxruntime_providers_shared.dll

问题：使用源码推理的时候onnruntime能够使用cuda，但是使用pyinstaller导出包之后，推理就会出现找不到onnxruntime\capi\onnxruntime_providers_shared.dll
航院小将·2023-11-30 23:26

jetson NX部署Yolov8

pipinstallultralyticsonnxlapxnumpy==1.23.1-ihttps://pypi
书中藏着宇宙·2023-11-30 22:13

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

onnx快速部署YOLO模型

1、准备和环境 首先需要将yolov5模型训练好的最佳权重文件转化为.onnx格式以备使用。
鲸可落·2023-11-30 15:29

手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)

C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)目录手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)1.前言2.手势识别模型（YOLOv5）（1）手势识别模型训练（2）将Pytorch模型转换ONNX
AI吃大瓜·2023-11-30 00:09

深度学习（二）：pytorch基础知识

加速模型保存和加载部署和推理PyTorch生态系统学习率调度（LearningRateScheduling）正则化数据增强（DataAugmentation）迁移学习（TransferLearning）多GPU训练分布式训练ONNX
从零开始的奋豆·2023-11-30 00:36

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

YOLOv8 onnx 文件推理多线程加速视频流

运行环境：MacOS：14.0Python3.9Pytorch2.1onnx运行时模型文件：https://wwxd.lanzouu.com/iBqiA1g49pbc密码:f40v下载best.apk后将后缀名修改为
GA666666·2023-11-28 17:28

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

pytorch 模型量化处理及导出onnx格式模型

量化处理可以加快推理速度，减少模型占用空间，提高推理性能的必要选择。量化时需要对算子进行量化处理，对输入数据fp32格式进行量化处理到int8,再输入模型中。最后测试了两种模型相对于torch原始模型的误差均值。importtorchimporttorch.quantizationclassM(torch.nn.Module):def__init__(self):super(M,self).__i
znsoft·2023-11-27 11:19

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
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