ONNX Runtime是将 ONNX 模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎,主要对模型图应用了大量的图优化,然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图(并行处理)。 ONNX的官方网站:https://onnx.ai/ ONXX的GitHub地址:https://github.com/onnx/onnx 1.2 Tensorrt介绍 C++ 库,用于加速 NVIDIA 的 GPU,...
采用onnxruntime来部署onnx模型,不需要经过任何二次的模型转换。当然,不同的推理引擎会有不同优势,这里就不做对比了,这篇短文主要记录一下onnxruntime-gpu版本配置的一些主要步骤。 1. 基础镜像选择 这一步很重要,只有选择了正确的基础镜像,你才能顺利地使用onnxruntime-gpu版本。onnxruntime-gpu版本依赖于cuda...
print(f"PyTorch {torch_t} , ONNX {onnx_t} , ONNX2 {onnx_t2}") 5.部署 https://github.com/itmorn/onnxruntime_multi_gpugithub.com/itmorn/onnxruntime_multi_gpu
首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。对于runtime和devel版本的...
ONNX Runtime 是一个针对ONNX模型的高效运行时库。它支持多种操作系统和硬件平台,包括CPU、GPU等。ONNX Runtime 的主要优势在于其高效的性能和易于部署的特性。通过ONNX Runtime,开发者可以轻松地将训练好的模型部署到生产环境中,而无需关心底层的推理框架。特别是在结合百度智能云千帆大模型平台的API调用后,开发...
下面,从创建conda环境,到实现在GPU上加速onnx模型推理进行举例。 2.2.1 举例:创建onnxruntime-gpu==1.14.1的conda环境 ## 创建conda环境 conda create -n torch python=3.8 ## 激活conda环境 source activate torch conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -...
下面,从创建conda环境,到实现在GPU上加速onnx模型推理进行举例。 2.2.1 举例:创建onnxruntime-gpu==1.14.1的conda环境 ## 创建conda环境 conda create -n torch python=3.8 ## 激活conda环境 source activate torch conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -...
ONNX模型部署环境创建 1. onnxruntime 安装2. onnxruntime-gpu 安装 2.1 方法一:onnxruntime-gpu依赖于本地主机上cuda和cudnn 2.2 方法二:onnxruntime-gpu...
下面,从创建conda环境,到实现在GPU上加速onnx模型推理进行举例。 2.2.1 举例:创建onnxruntime-gpu==1.14.1的conda环境 ## 创建conda环境 conda create -n torch python=3.8 ## 激活conda环境 source activate torch conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -...
1.3 Yolov8两种部署方式比较: Tensorrt 优点:在GPU上推理速度是最快的;缺点:不同显卡cuda版本可能存在不适用情况; ONNX Runtime优点:通用性好,速度较快,适合各个平台复制; 2.Yolov8 poseONNX Runtime部署 2.1 如何得到 .onnx 代码语言:javascript