ONNX-TensorRT: TensorRT backend for ONNX. Contribute to onnx/onnx-tensorrt development by creating an account on GitHub.
Launch Triton docker containernvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-trtllm-python-py3with TensorRT-LLM backend. Make anenginesfolder outside docker to reuse engines for future runs. Make sure to replace the<xx.yy>with the version of Triton that you want to use. ...
Created Tar and Deb Based Dockerfile for ONNX-TensorRT (#256) 6年前 NvOnnxParserTypedefs.h Have supportsModel() return more verbose output about the true capabil… 6年前 OnnxAttrs.cpp TensorRT 6.0 ONNX parser update with full-dims support (dynamic shapes… ...
大规模语言模型相关的仓库相对减少,比较亮眼的是10月19日 NVIDIA 公开的 TensorRT-LLM 项目。 系统设计入门 - … 老白码农在...发表于GitHu... 这7 个github仓库,够学一辈子! 小姐姐味道发表于基础架构 GitHub小白入门(六)GitHub提交文件夹快速版 CatOneTwo:GitHub 小白入门(四)GitHub下载提交代码上面这篇...
NVIDIA/TensorRT-LLM 有记忆的GPT - cpacker/MemGPT 开源驾驶员辅助系统 - commaai/openpilot Python代码格式化 - psf/black astral-sh/ruff Discord插件 - Vendicated/Vencord 薅羊毛工具 - xtekky/gpt4free QA系统 - apache/incubator-answer 视频配音 - OpenTalker/video-retalking 本周程序员面试相关的仓库...
在部署方面,YOLOv6 支持GPU(TensorRT)、CPU(OPENVINO)、ARM(MNN、TNN、NCNN)等不同平台的部署,极大地简化工程部署时的适配工作。 GitHub 地址→https://github.com/meituan/YOLOv6 3. 往期回顾 往期回顾: 叮,GitHub 到账 550 美元「GitHub 热点速览 v.22.26」...
v5lite-s model: TFLite Float32, Float16, INT8, Dynamic range quantization, ONNX, TFJS, TensorRT, OpenVINO IR FP32/FP16, Myriad Inference Engin Blob, CoreML https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/180_YOLOv5-Lite
在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。- END - ...
Make sure you have built your own TensorRT LLM engine following thetensorrtllm_backend tutorial. The final model repository should look like theofficial example. Notice: to enable streaming, you should set decoupled to true for triton_model_repo/tensorrt_llm/config.pbtxt per the tutorial ...
importtorchimporttorch_tensorrtmodel=MyModel().eval().cuda()# define your model herex=torch.randn((1,3,224,224)).cuda()# define what the inputs to the model will look likeoptimized_model=torch.compile(model,backend="tensorrt")optimized_model(x)# compiled on first runoptimized_model(x)#...