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阅读了https://zhuanlan.zhihu.com/p/662406460张小白不禁打开了这个链接：GitHub-Tlntin/Qwen-7B-Chat-TensorRT-LLM看了下环境：貌似不难满足

引言日暮苍山远，天寒白屋贫。CreatedbyDALL·E3小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖汤圆的小女孩，今天是冬至，祝福小伙伴们幸福安康吧。紧接前文：万字长文细说ChatGPT的前世今生Llama2实战(上篇):本地部署(附代码)Llama2实战(下篇)-中文语料微调(附代码)CodeLlama实战(上篇)-模型简介和评测CodeLlama实战(下篇)-本地部署、量化及GPT-4对

1.准备工作启动已下载的docker镜像，查看编译TRT-LLM的主要依赖项版本OS:Ubuntu22.04cuda：12.2cudnn:8.9.4tensorrt:9.1.0python:3.

本文首发于NVIDIA一、概述CodeFuse（https://github.com/codefuse-ai）是由蚂蚁集团开发的代码语言大模型，旨在支持整个软件开发生命周期，涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。为了在下游任务上获得更好的精度，CodeFuse提出了多任务微调框架（MFTCoder），能够解决数据不平衡和不同收敛速度的问题。通过对比多个预训练基座模型的精度表现，我们发现

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】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文TensorRT

01概述本文档是利用TensorRT-LLM(earlyaccess)对CodeFuse-CodeLlama-34B进行int4量化的实践（注：TensorRT-LLM(GA)已发布）。

依赖：TensorRT9.1.0.4docker版本23.08步骤：1.宿主机联网，启动容器，容器内也要联网启动镜像的方法：2023-10-2609:07:57dockerrun--gpusall-it

安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.runchmod+xchmod+xcuda_12.2.1_535.86.10_linux.run./cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run安装cudn

有关tensorRT8.6版本的硬件兼容性的笔记1、背景2、说明书解读3、api调用说明c++api说明1、背景在工业应用中，边缘端的部署通常需要发布到不同的硬件，在自己的电脑上生成的模型，往往会因为与其他设备的显卡型号不同架构不同的问题

作者：顾静TensorRT-LLM如何提升LLM模型推理效率大型语言模型（Largelanguagemodels,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等

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yolov5opencvdnn部署github代码源码地址实现推理源码中作者的yolov5s.onnx推理条件python部署(因为python比较简单就直接介绍了)c++部署参考链接源码地址yolov5官网还提供的dnn、tensorrt

yolov5opencvdnn部署自己的模型github开源代码地址使用github源码结合自己导出的onnx模型推理自己的视频推理条件c++部署c++推理结果github开源代码地址yolov5官网还提供的dnn、tensorrt

前言续接上篇【STR文字识别项目】之最新SOTA项目PARSeq（一）训练自己的数据集，并转成onnx用C++调用准备环境Python3.10.9CUDA11.6CUDNN8.9.0TensorRT8.5.3.1

在linux上输入命令bashcat/etc/os-release命令查看系统版本nvidia-smi命令后有内容弹出而没有报错,表明系统中安装了NVIDIA显卡驱动，并且该命令成功地显示了有关NVIDIAGPU的信息。输入nvcc-V并且看到输出时,这表明您的系统中已经安装了NVIDIA的CUDA工具包，并且该命令成功地显示了CUDA编译器版本的信息这里是租的ubuntu远程服务器gpu版本，所

文章目录序言正文1安装PPLCV2TensorRT环境相关3编译MMDeploy4编译SDK结束序言本文主要针对在编译安装OpenMMLab团队的MMDeploy模型部署工具时遇到的“难以下手”的问题。

环境介绍Win10Cuda11.2Tensorrt8.6Visualstudio2019Opencv4.8Cmake3.17.1需要现在v5+tensorrx的源码https://github.com/

目录一、安装Anaconda二、conda换源三、Cuda、Cudnn安装四、jtop安装五、查看安装情况六、cuDNN环境配置七、pytorch安装八、安装torchvision九：Tensorrt安装拿到一台

YOLOv8-TensorRTC++ubuntu20.04部署先要安装好显卡驱动、CUDA、CUDNN以ubuntu20.04、显卡1650安装470版本的显卡驱动、11.3版本的CUDA及8.2版本的

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言TensorRT的主要特点和功能案例总结前言TensorRT（TensorReal-Time）是由NVIDIA提供的用于深度学习推断的高性能推理库

C++结合TensorRT部署深度学习模型有几个关键优势，这些优势在各种工业和商业应用中极其重要：高效的性能：TensorRT通过优化深度学习模型来提高推理速度，减少延迟。

所需环境所有过程均可以参考本人所写的文章（1）虚拟环境工具MInforge3-Linux-aarch64Jetson平台都是RAM架构，平常的conda都是基于X86架构平台的。环境搭建参考文章（2）YOLOv8_ros代码，采用自己创建的yolov_ros代码。yolov8_ros参考文章（3）jetpack环境（本篇文章是jetpack5.1.2)jetpack升级参考文章#虚拟环境配置运行Y

cudaMemcpy与cudaMemcpyAsync的区别与问题cudaMemcpy与cudaMemcpyAsync的区别一、认识stream流二、tensorRT推理的常规流程三、遇到的问题四、引用与参考文献

使用类来封装智能指针创建的tensorRT推理engine，runtime，context一、代码框架二、问题以及分析一、代码框架初始化模型std::shared_ptrInstance::Init_Instance

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在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT

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DETRtensorRT的C++部署本篇说说DETRtensorRT的C++部署。

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1.配置Jetpack通过配置jetpack可以完成对cuda，cudann，TensorRT等基本环境的配置官网教程GettingStartedwithJetsonAGXOrinDeveloperKithttps

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之前部署使用过tensorrt+视频流硬解码+前后处理硬件（cuda）加速，已经是工业化、商业化的一套标准流程了，现在面临的挑战是：多模型管理（一个小公司所有算法工程师的模型推理都在我这）、多机多卡（如何统一调度

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CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.0)#CMake最低版本要求，低于2.6的构建过程会被终止set(CMAKE_CXX_STANDARD14)#opencv4以上加此句set(CMAKE_CXX_STANDARD14)project(cmake_test)#定义工程名称find_package(OpenCVREQUIRED)#find_pa

在使用pytorch模型训练完成之后，我们现在使用的比较多的一种方法是将pytorch模型转成onnx格式的模型中间文件，然后再根据使用的硬件来生成具体硬件使用的深度学习模型，比如TensorRT。

paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加softmax和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2

文章目录1、环境配置2、推理部分2.1、检测2.2、分类2.3、分割2.4、INT8量化1、环境配置链接:TensorRTcuda环境安装2、推理部分下载yolov5对应版本的包https://github.com

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧，TensorRT是NVIDIA公司提供的一个深度学习推理（inference）优化器和运行时库

作者|‍feiyull编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取1、加速结果展示1.1性能速览快速看看yolov8n在移动端RTX2070m(8G)的新能表现：modelvideoresolutionmodelinputsizeGPUMemory-UsageGPU-Utilyolov8n1920x10808x3x640x6401093MiB/7982MiB14

笔者使用环境：Tennsorrt8.6.1.6CUDA11.7下载YOLOv8项目和Tensorrt部署项目gitclonehttps://github.com/xiaocao-tian/yolov8_

一、环境配置需要配置好CUDA、CUDNN环境，还要装好TensorRT环境，参考下面这篇博客【Ubuntu版】TensorRT安装教程（tar包方式）_ubuntu安装tensorrt-CSDN博客二

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）-CSDN博客yolov8实战第二天——yolov8训练结果分析（保姆式解读）-CSDN博客接下要对best.py进行TensorRT