2)原文直接运行推理会出现RuntimeError: Input must be a list of dictionaries or a single numpy array for input ‘image’ 解决参考:onnx推理时报错RuntimeError: Input must be a list of dictionaries or a single numpy array for input ‘image 3)原文中导出的onnx模型是int64的weights,TensorRT不支持6...
根据意图不同,可以将多卡推理进一步划分为并行(parallel)推理和分布式(distributed)推理,其中并行推理是指在多张显卡上同时进行以达到并行加速的效果,而分布式推理则是指将一个完整的模型拆分到多个设备(显卡)上以解决单张显卡无法容纳巨大模型的问题。前者是一种并行计算方式,而后者则属于分布式计算的概念 并行推理 要做...
这次分享我们将目标转向运行时,看看 PyTorch 如何使用生成的计算图进行推理。 JIT 在正式开始之前,我们先复习一些编译原理的基本知识。编译器的工作是“翻译”,将人类可以看懂的“程序语言”翻译成计算机可以看懂的“机器语言”。 对于C/C++ 之类的编程语言,我们会将所有的代码提前“翻译”成机器语言,这样在实际运行时...
官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的,所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。 (2) 自己找2张其他图,用resnet18做下推理。 思考题: (1) 以ResNet18为例,用time模块和for循环,对”./images/0.jpg”连续推理100次,统计时间开销,比如: model_classify=ModelPipline() import time...
对于C/C++ 之类的编程语言,我们会将所有的代码提前“翻译”成机器语言,这样在实际运行时就不会有额外的开销,可以全速进行推理。但是这样做也有一些缺点: 编译花费的时间很长,对于需要频繁修改代码的场景,欠缺灵活性 编译时无法感知运行环境,也就无法采取一些针对硬件环境的优化 ...
在Gemfield:部署PyTorch模型到终端(https://zhuanlan.zhihu.com/p/54665674)一文中,我们知道在实际部署PyTorch训练的模型时,一般都是要把模型转换到对应的推理框架上。其中最常见的就是使用TorchScript,如此以来模型就可在LibTorch C++生态中使用了,从而彻底卸掉了Python环境的负担和掣肘。
最后总结成果,忽略量化,仅用766行代码(model.py 244行代码,generate.py 371行代码,tp.py 151行代码),就实现了快速推理、推测性解码和张量并行性。 对于Llama-7B,使用compile+int4量化+推测性解码速度达到241 tok/s。对于Llama-70B,通过加入张量并行性,达到80 tok/s。
libtorch不依赖于python,python训练的模型,需要转换为script model才能由libtorch加载,并进行推理。在这一步官网提供了两种方法: 方法一:Tracing 这种方法操作比较简单,只需要给模型一组输入,走一遍推理网络,然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存即可...
您也可以参考eais-miniconda软件包中提供的C++程序代码,自行测试GPU实例(NVIDIA T4)推理的性能来与EAIS实例进行比较。 步骤一:创建并绑定ECS实例和EAIS实例 创建ECS实例。 登录并前往ECS实例创建页。 创建一个专有网络类型的ECS实例,来作为EAIS实例的绑定目标。
TensorBoard 2.3.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit) 从输出的log可以看到我们需要在浏览器打开地址:http://localhost:6006/,如下图所示: overview operator GPU kernel trace 现象总结如下:没有看到明显瓶颈。整个推理下来,LibTorch是一种均匀的慢——在所有的网络算子上,LibTorch都比PyTorch更...