作者提出了network activations的概念,注意这里的activation跟ReLU这种激活函数不同,这里activation指的是网络卷积层输出的tensor大小之和,作者认为这一指标更能检验模型的推理速度。不难看出,其实这个输出的tensor大小,就可以看作模型进行推理时,需要从...
这里解决的是使用 Auto-GPTQ 或者 Transformers 导入 GPTQ 模型后推理速度很慢的问题。值得注意的是,这个问题很有可能是因为安装不正确,所以 GPTQ 无法正确使用 GPU 进行推理,也就是说无法进行加速,即便 print…
cuda第一次推理似乎都很慢 多推理几次就好了
从而导致GPU的算力没有得到“充分利用”。结论来源知乎文章-FLOPs与模型推理速度和论文G-GhostNet。
你是不是也遇到过这种情况:运行一个大模型,结果推理速度慢得让人抓狂?别担心,vLLM来帮你解决这个问题!vLLM是一个超高效的模型推理库,结合了PagedAttention技术,让你的内存管理更优化,推理速度直接飞起! 什么是PagedAttention?PagedAttention技术就像是给你一个共享笔记本,让你的模型在写论文时不用每次都抄写相同的...
从而减少计算量，提升推理速度。可以将模型下载到本地后进行量化处理，再使用ModelScope的pipeline进行推理...
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在线推理时模型转换速度慢以及反向传播速度慢 一、问题现象(附报错日志上下文): 现在在使用910b的设备,但是将原来cuda的代码通过自动转换的方式: 转换过程中如下的代码运行时间较长: 而且在梯度回传的时候backward速度也很慢,请问是什么原因呢,是不是cpu分的核数不够呢,有没有办法让多核多线程工作呢...
开发板上算法使用的是MindX SDK里的model.infer()函数,我原来的pt模型在主机上可以0.02秒推理一张图片,转换成om模型后需要43秒才能完成一张图片的model.infer(),是因为转om模型时的那些W11001的错误吗?但是我另一个算法的几个模型转换成om模型时没有这些W11001的错误,om模型推理的时候有的比原模型会变快0.5秒...
一、问题现象:各位大佬好!我现在面临的问题是yolov5s模型部署在Atlas500上的推理过程的预处理速度慢,我使用Python的opencv和numpy库对图像进行预处理,图像尺寸为640x...