- 网络推理引擎(net):对推理引擎的封装。目前,SDK 可以接入5种推理引擎:PPL.NN, TensorRT, ONNX Runtime, NCNN 和 OpenVINO。 - 后处理(postprocess):对应与 OpenMMLab 各算法库的后处理功能。 核心层 核心层是 SDK 的基石,定义了 SDK 最基础、最核心的数据结构。 作为OpenMMLab 大家庭的部署侧全能工具包,...
MMDeploy是一个开源的模型部署工具,它支持将多种深度学习模型(如PyTorch、TensorFlow等)转换为适用于不同推理引擎(如TensorRT、ONNX Runtime等)的格式,并提供C++/Python等语言的SDK,以便在不同平台上进行高效的模型推理。 2. 学习mmdeploy的C++ API及其使用方法 MMDeploy的C++ API主要包括模型加载、预处理、推理和后...
Run the following command to install ONNX Runtime: pip install onnxruntime==1.8.1 Then download the ONNX Runtime library to build the mmdeploy plugin for ONNX Runtime: step3-2b: 制作onnxruntime的插件(模型转换会需要) wget https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/download/v1.8...
MMDeploy 转出的后端模型,您可以直接使用后端 API 进行推理。不过,因为 MMDeploy 拥有 TensorRT、ONNX Runtime 等自定义算子, 您需要先加载对应的自定义算子库,然后再使用后端 API。 使用推理 SDK 您也可以使用 MMDeploy SDK 进行推理。以上文中转出的 Faster R-CNN TensorRT 模型为例,接下来的章节将介绍如何使用...
基准和支持的模型列表可以在基准和模型列表 来了解参与项目贡献的相关指引。 欢迎加入 OpenMMLab 社区 扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的知乎官方账号,加入 OpenMMLab 团队的官方交流 QQ 群,或添加微信小助手”OpenMMLabwx“加入官方交流微信群。 我们会在 OpenMMLab 社区为大家 ...
OS-ArchDeviceONNX RuntimeTensorRT Linux-x86_64CPUYN/A CUDANY Windows-x86_64CPUYN/A CUDANY 注:对于不在上述表格中的软硬件平台,请参考源码安装文档,正确安装和配置 MMDeploy。 以最新的预编译包为例,你可以参考以下命令安装: Linux-x86_64, CPU, ONNX Runtime 1.8.1 ...
将下载的onnxruntime中的lib目录下的dll拷贝到mmdeploy_onnxruntime_ops.dll的同级目录(推荐使用Everything 进行查找)。例如:将onnxruntime的lib/onnxruntime.dll文件拷贝至mmdeploy/lib文件夹, 拷贝后mmdeploy/lib目录结构类似于 `-- mmdeploy_onnxruntime_ops.dll `-- mmdeploy_onnxruntime_ops.lib `-...
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通过Model Converter python推理API对onnx模型或trt模型进行推理【在线推理】。 MMDeploy Model 是模型转换结果的集合。不仅包括后端模型,还包括模型的元信息。 Inference SDK 封装了模型的前处理、网络推理和后处理过程。对外提供多语言的模型推理接口。 通过mmdeploy-runtime可以对MMDeploy Model进行推理。
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T v142 -DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON -DMMDEPLOY_BUILD_EXAMPLES=ON -DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON -DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cuda" -DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="ort" -DONNXRUNTIME_DIR="$env:ONNXRUNTIME_DIR" -Dpplcv_DIR="$env:PPLCV...