为了方便部署 Gunicorn,Flask以及各种依赖,这里用 Docker 来对其进行打包。Dockerfile 如下: FROM python:3.8-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt RUN pip install gunicorn # 下载 BertTokenizer 文件 RUN mkdir -p /app/model RUN python -c "fro...
而想要安装Torch-TensorRT你需要最低CUDA10.2的要求,记住一定要把版本对齐,不然困难非常的大,而一般公司的电脑版本都比较稳定(落后)所以你还需要升级gcc跟g++的版本,如果没有cmake的话需要下载进行源码编译,而TensorRT要上到nvidia的官方网址对应好自己的版本进行源码编译安装,当然为了之后的考虑最...
基本前置工作大概就是这些,都是通用的步骤 项目本身的部署(2.1/2.2) 打开powershell,输入: git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git 此时默认是2.2 主分支最新 退回至2.1版本可以输入 :git reset --hard f1a1b4c73d92e16542edd4394359f8a587dab531 设置pip源为清华源 输入:pip config set ...
docker build -t bert_poc_test:v1.0.0. 容器部署 宿主机用户目录/home/xxx/下存放着若干文件: /home/xxx---model---model.onnx---model.mindir---infer---run.sh---infer_server.py--- mslite_model.py 1. 运行容器 docker run -itd --privileged -p50033:22-p8443:8443-v /usr/local/Ascend...
c) 蒸馏训练:教师模型通过蒸馏 loss 监督原模型的稀疏训练或量化训练,完成模型压缩的过程。 图 量化蒸馏训练技术动图 ACT还支持更多功能,包括离线量化超参搜索、算法自动组合和硬件感知等,来满足CV和NLP模型的各类压缩需求。功能详情以...
参考:sanic官方地址、asyncio、https://www.jianshu.com/p/636833c71c2a 3 c++调用方式进行部署 以c++方式部署模型时,需要首先将模型转换成在c++中能调用的方式。转换方式有torchscript、onnx和tensorRT。 模型转换过程中常见的错误是,某些操作在某些框架中是不支持的,需要自定义一些操作或者网络层。也有可能出现在...
负样本:将句子B替换为语料库中任意一个其他句子C(A,C) NSP任务整体正负样本比例控制在1:1 3.3 Multi-Task Learning BERT 预训练阶段实际上是将上述两个任务结合起来,同时进行,然后将所有的 Loss 相加,例如: Input: [CLS] calculus is a branch of math [SEP] panda is native to [MASK] central china [...
组内原算法服务一直采用python-backend的镜像部署方式,将算法模型包装成接口形式,再通过Flask外露,打入docker中启动服务,但是发现推到线上接口响应时间过长,非常影响用户体验,于是想做出改进。python后端部署一般存在以下问题: 1.性能问题: ◦由于python是一种解释语言,因此对比于其他编译语言(如C,C++或go)要慢很多,...
组内原算法服务一直采用python-backend的镜像部署方式,将算法模型包装成接口形式,再通过Flask外露,打入docker中启动服务,但是发现推到线上接口响应时间过长,非常影响用户体验,于是想做出改进。python后端部署一般存在以下问题: 1.性能问题: ◦由于python是一种解释语言,因此对比于其他编译语言(如C,C++或go)要慢很多,...
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