export_onnx(model, onnx_path, batch_size) engine = get_engine(onnx_path,'{name}.trt'.format(name=model_name), using_half) 加速前处理一张图片大约50ms,加速后的推理速度位10ms 参考:pytorch模型转TensorRT模型部署
一款支持tf/torch/trt以及更多nn框架的、稳定的、性能较好的模型在线部署框架,核心目的是帮助用户快速搭建一个在线模型推理服务,将模型部署到线上生产环境,并通过REST/RPC接口方式提供服务。 grps具有如下特性: 通用性:通用服务访问接口和自定义框架,自定义拓展不限制模型类型,不限制深度学习框架,不限制前后处理。 易用...
量化后模型经测试,不开启TRT时,PaddleInference可用,PaddleServing可用。开启TRT(Inference添加参数--run_mode=trt_int8、Serving添加参数--use_trt)时,PaddleInference可用,PaddleServing报错。 PaddleServing运行命令:python -m paddle_serving_server.serve --model serving_server --port 9393 --gpu_ids 1 --precis...
【腾讯云:支持DeepSeek-R1大模型一键部署】财联社2月2日电,腾讯云2月2日宣布,DeepSeek-R1大模型一键部署至腾讯云HAI(腾讯云高性能应用服务)上,开发者仅需3分钟就能接入调用。腾讯云称,简单来说,通过HAI,开发者可以省去买卡、装驱动、配网络、配存储、装环境、装框架、下载模型等繁琐步骤,只需两步即可调用DeepSeek...
深度学习具有强大的学习能力,已经成为以NLP、图像和语音等AI应用领域的标配技术。但在工业部署中,却存在两个明显问题: 1、深度学习模型一般都比较复杂,非常占内存,计算耗时。 2、大数据时代,实际工业生产环境下,每天需要处理的增量数据上亿,甚至数十亿。