大模型量化int8 python 目录LangChain总结面向大模型的开发框架(SDK)基于软件工程思维,要更关注接口变更 AGI 时代软件工程的一个探索和原型,迭代速度快与其他开发框架的对比LangChain 的核心组件模型 I/O 封装数据连接封装记忆封装架构封装Callbacks主要用途解决Chain的问题构成智能体(Agent)相关文档(以 Python 版为例)...
Save a calibration cache. Writing a cache is just like writing any other buffer in Python. For example, one possible implementation is: def write_calibration_cache(self, cache): with open(self.cache_file, "wb") as f: f.write(cache) Parameters cache –The calibration cache to write....
TensorRT提供了Python API来进行INT8量化。你需要创建一个TensorRT构建器,解析ONNX模型,配置量化设置,并构建优化后的引擎。 python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np # 创建TensorRT日志记录器 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) # 创建...
具体使用就是,导出ONNX模型,转换为TensorRT的过程中可以使用trt提供的Calibration方法去校准,这个使用起来比较简单。可以直接使用trt官方提供的trtexec命令去实现,也可以使用trt提供的python或者C++的API接口去量化,比较容易。 目前,TensorRT提供的后训练量化算法也多了好多,分别适合于不同的任务: EntropyCalibratorV2 Entropy...
7.3.2. Calibration Using Python 以下步骤说明了如何使用 Python API 创建 INT8 校准器对象。 程序 导入TensorRT: importtensorrtastrt 与测试/验证数据集类似,使用一组输入文件作为校准数据集。确保校准文件代表整个推理数据文件。为了让 TensorRT 使用校准文件,您必须创建一个批处理流对象。批处理流对象用于配置校准器...
使用TensorRT提供的API,结合编写的校准器类,对模型进行INT8量化校准。TensorRT会根据校准集数据调整量化参数,以最小化量化误差。 四、实例展示 以下是一个简化的校准器类实现示例(基于Python和TensorRT): import tensorrt as trt import numpy as np class MyInt8EntropyCalibrator(trt.IInt8EntropyCalibrator2): def...
Hello, I would like to quantify many standard ONNX models with INT8 calibration using JPEG, JPG images format and after that I would like to have the validation result (Top1 and Top5 accuracy). To do that I have looked …
TensorRT Python API允许您使用Python脚本直接调用TensorRT的功能。您可以通过pip安装TensorRT: pip install tensorrt 二、YOLOv5模型转换 如果您还没有将YOLOv5模型转换为ONNX格式,可以使用PyTorch的ONNX导出功能进行转换。这里假设您已经有了一个训练好的YOLOv5模型。 import torch import torch.onnx # 加载YOLOv5模型...
测试/保存模型 后续就是保存模型,或者像float32模型一样写推理脚本,推理测试。 int8/float16对比测试 其他 tensorrt是提供了python api的,所有的int8量化都可以在python中实现,可以优选python毕竟预处理方便一些 int8量化较float16类型的推理速度提升有限
官方文档:TensorRT/tools/Polygraphy/examples/api/04_int8_calibration_in_tensorrt at main ·NVIDIA/TensorRT (github.com) 1.使用条件 确保安装了 TensorRT 使用 安装其他依赖项python3 -m pip install -r requirements.txt 2.运行例程 python3example.py ...