其中原理是啥,这就涉及到了另外一个库onnx-tensorrt[2],可以解析onnx模型并且将onnx中的每一个op转换为TensorRT的op,进而构建得到engine,trtexec转模型的核心就是onnx-tensorrt。 如果没有onnx-tensorrt[3],我们该怎么使用TensorRT去加速你的模型的呢? 幸运的是TensorRT官方提供了API[4]去搭建网络,你可以像使用P...
对于基于 UNet 的模型,在 SDXL-Turbo 上,本文的 4-bit 模型显着优于 MixDQ 的 W4A8 结果,本文的 FID 分数与 FP16 模型相当,表明性能没有损失。在 SDXL 上,本文的 INT4 和 FP4 结果都实现了与代表了 8 位 SoTA 的 TensorRT 的 W8A8 性能相当。 图8:不同模型的定量质量比较。IR 表示 ImageReward。
支持的模型格式包括 PyTorch、TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT、CoreML、TensorFlow 等。 BasePredictor 类是该文件的核心,负责初始化和管理模型的推理过程。它的构造函数接受配置文件路径和覆盖参数,初始化模型所需的各种属性,如保存目录、设备、数据集等。类中定义了多个方法,包括图像预处理、推理、后处理、结果...
文件开头部分详细列出了支持的导出格式,包括 PyTorch、TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT、CoreML、TensorFlow SavedModel、TensorFlow GraphDef、TensorFlow Lite、TensorFlow Edge TPU、TensorFlow.js、PaddlePaddle 和 ncnn,并给出了每种格式的对应命令行参数和生成的模型文件名。
在模型加载过程中,程序会根据文件后缀名判断模型类型,支持的格式包括 PyTorch、TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT、CoreML、TensorFlow 等。对于每种格式,程序会调用相应的库和方法来加载模型,并进行必要的设置,比如调整数据类型、设置设备等。 forward 方法是模型推理的核心,接受输入图像并返回推理结果。该方法根据模...
2=tensorRT, 3=arm cpu, 4=kunlun xpu 17 device_type: 1 18 #计算硬件ID,当devices为""或不写时为CPU预测;当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测,表示使用的GPU卡 19 devices: "0" 20 #Fetch结果列表,以bert_seq128_model中fetch_var的alias_name为准, 如果没有设置则全部返回 21 fetch_list: ...
跟前代架构相比,Hopper架构已经实现了前所未有的性能飞跃,而H100持续的升级,和TensorRT-LLM强大的开源库,都在不断提高性能标准。 H200的发布,让性能飞跃又升了一级,直接让Llama2 70B模型的推理速度比H100提高近一倍! H200基于与H100相同...
TensorRT模型部署系列1-Linux环境配置安装TensorRT保姆级教程 阅读全文 LibMTL:用于多任务学习的 PyTorch 库 阅读全文 2021年最全最实用的深度学习虚拟环境使用攻略——Anaconda从入门到起飞 引言Anaconda是一个用于集成包和环境的管理工具,致力于简化软件管理系统和部署。此外我们还可以利用conda指令对虚拟环境进行方...
YOLOv8新版本支持实时检测Transformer(RT-DETR)、SAM分割一切 一、SAM 分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。 项目地址 demo测试 SAM 在一系列分割任务中表现出卓越的零样本性能,开箱即用,可针对各种应用进行快速工程设计。 SAM 可用于各种视觉场景...
具备CV大模型的应用开发能力和多模态大模型开发能力,有过0-1独立完来自BOSS直聘整使用SAM 和CLIP、DINO大模型的微调和训练数据优化能力,利用此能力在项目中独立完成相关项目案例; 3.深度理解多模态大模型应用开发与部署,kanzhun基于 TensorRT_LLM 和 Triton 完成首个视频理解多模态大模型在 A10 上的开发与部署; 4...