首发于C|C++|推理部署 切换模式写文章 登录/注册[推理部署] YOLOP NCNN/MNN/TNN C++搬运记录-应用篇 DefTruth github.com/DefTruth, AI Infra.11 人赞同了该文章 有段时间没更了,最近准备整理一下使用TNN、MNN和NCNN的系列笔记,好记性不如烂笔头(记性也不好),方便自己以后踩坑的时候爬的利索点~ ...
MNN的编译可以参考,MNN官方文档,基本上没有什么问题。但是我是非root权限安装的在我把第三方库全部安装到一个文件夹下面,在找protobuf的时候会出现Could NOT find Protobuf (missing: Protobuf_INCLUDE_DIR)的错误,这个时候在MNN/tools/converter/CMakeLists.txt里面添加: list(APPEND CMAKE_SYSTEM_PREFIX_PATH "/...
cmake -G"Ninja"-DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=OFF-DMNN_BUILD_CONVERTER=ON-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_WIN_RUNTIME_MT=ON.. ninja 模型转换成功之后,按照上篇博客的内容进行demo的尝试即可。
cmake .. -G"NMake Makefiles"-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON-DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=OFF-DMNN_WIN_RUNTIME_MT=ON 这里面包含了很多的配置,解释如下: -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release(表示生成 Release 版本的构建配置。这意味着代码将进行优化.) -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON(这个选项...
NDR部署架构 mnn 部署 安装教程CMakegithub文章分类架构后端开发 一、安装MNN MNN下载地址 https://github.com/alibaba/MNN 安装CMAKE,如果是ubuntu16.04 及以往版本不要用 sudo apt-get install 去安装(安装的为3.5版本),MNN里面的一底层需(3.6+版本)的CMAKE来编译,参考。
这部分在NCNN中应该是不支持的(按照我对ncnn::Mat的理解,它有c,h,w三个维度,并假设b=1,所以可以处理<=4维的张量),也不能直接导出。所以,这个5维的处理,我们也要做相应的修改。至于MNN,其实可以直接转换这部分decode的逻辑,但是我在推理时,发现出来的结果不太对,于是决定采用NCNN同样的处理方式,就是只导...
以往视觉算法的部署只能通过算法 C/C++ 的形式集成到应用,不过目前端侧运行时已经建设完善了CV 运行时能力(OpenCV/Numpy/MNN/MNNRuntime),这样视觉算法就可以像一个普通 Walle 任务一样,通过工作台或发布平台动态地部署到端上,典型的业务如猫客中的白屏检测,淘宝直播中的智能看点等,都是通过这种方式部署的。
auto word = mWordDecode[id];if (word == "") return "\n";if (word == "<|tab|>") return "\t";int pos = word.find("<|blank_");if (pos != -1) {int space_num = atoi(word.substr(8, word.size() - 10).c_str());return std::string(space_num, ' ');pos = word.fi...
auto word = mWordDecode[id];if (word == "<n>") return "\n";if (word == "<|tab|>") return "\t";int pos = word.find("<|blank_");if (pos != -1) {int space_num = atoi(word.substr(8, word.size - 10).c_str);return std::string(space_num, ' ');}pos = word.fi...
LLM(大语言模型)因其强大的语言理解能力赢得了众多用户的青睐,但LLM庞大规模的参数导致其部署条件苛刻;在网络受限,计算资源有限的场景下无法使用大语言模型的能力;低算力,本地化部署的问题亟待解决。ChatGLM-6B在60亿参数的情况下做到了优秀的中英文对话效果,且能够支持在消费级显卡本地部署;因此在HuggingFace Trends上...