此前，依赖 ARM 库且无法构建 x86 版本应用的开发者只能使用完整的 ARM 模拟系统映像 (其速度远低于在 x86 设备上运行 x86 系统映像) 或者实体机。...Kotlin 和 Java 编程语言均在 ART (Android 运行时) 上执行，但 C++ 则与它们不同，Android 应用中的所有 C++ 指令会直接编译为机器指令，也就是说，目标设备的平台架构决定着...全新的 Android 11 系统映像与 ARM 兼容，它不仅允许整个系统在本机运行 x86 指令，而且还可以照常使用虚拟化技术。...Chrome OS 同样也支持在 x86 笔记本上执行 ARM 版本的 Android 应用。...我们建议开发者同时构建 x86 和 ARM ABI 两个版本的应用，使其在物理设备上拥有最佳的运行性能并吸引尽可能多的用户。
为了在python中进行推理，可以使用ONNX运行时。ONNX运行时是一个针对ONNX模型的以性能为中心的引擎，它可以跨多个平台和硬件高效地进行推断。查看此处了解有关性能的更多详细信息。...release/ C++中的推理 为了从C++中执行ONNX模型，首先，我们必须使用tract库在Rust中编写推理代码。...Tensorflow Lite Tensorflow Lite是一个用于设备上推理的开源深度学习框架。它是一套帮助开发人员在移动、嵌入式和物联网设备上运行Tensorflow模型的工具。...它使在设备上的机器学习推理具有低延迟和小二进制大小。...github.com/sonos/tract 5）在C++中的TfLite模型上运行推理：https://www.tensorflow.org/lite/guide/inference#load_and_run_a_model_in_c
今天发布的ONNX Runtime for Jetson将ONNX Runtime的性能和可移植性优势扩展到Jetson edge AI系统，允许来自许多不同框架的模型运行得更快，能耗更低。...您可以从PyTorch、TensorFlow、Scikit Learn和其他模型中转换模型，以便使用ONNX运行时在Jetson平台上执行推理。 ONNX运行时优化模型以利用设备上的加速器。...此功能在不同的硬件配置中提供了最佳的推理吞吐量，使用相同的API表面来管理和控制推理会话。 ONNX运行时运行在数亿台设备上，每天传递超过200亿个推理请求。...Jetson上ONNX Runime的好处 Jetson System on Modules（SOM）的全系列产品提供了云原生支持，其性能和功率效率在微小尺寸上无与伦比，有效地将现代人工智能、深度学习和推理的能力带到边缘的嵌入式系统中...该版本还扩展了ONNX Runtime硬件生态系统与新硬件加速器预览版的兼容性，包括对ARM-NN和NVIDIA Jetpack 4.4的Python包的支持。
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。...MNN 具有通用性、轻量性、高性能、易用性的特征： 通用性： 支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络； 支持 86 个 TensorflowOp...ARM CPU 的算力； iOS 设备上可以开启 GPU 加速（Metal），支持iOS 8.0以上版本，常用模型上快于苹果原生的 CoreML； Android 上提供了 OpenCL、Vulkan...端侧推理阶段，主要完成模型推理，即加载模型，完成推理相关的所有计算； 由上可知，端侧推理引擎是端智能应用的核心模块，需要在有限算力、有限内存等限制下，高效地利用资源，快速完成推理。...可以说，端侧推理引擎实现的优劣，直接决定了算法模型能否在端侧运行，决定了业务能否上线。因此，我们需要一个端侧推理引擎，一个优秀的端侧推理引擎。 4.2 为什么要开源 MNN？
模型导出ONNX协议 ONNX (Open Neural Network Exchange) 是针对机器学习所设计的开源文件格式，用于存储训练好的模型。...它使得不同的人工智能框架可以采用相同格式存储模型并交互。通过ONNX格式，Paddle模型可以使用OpenVINO、ONNX Runtime等框架进行推理。...在模型训练或者推理部署时，只需添加一行装饰器 @to_static，即可将动态图代码转写为静态图代码，并在底层自动使用静态图执行器运行。 可获得更好的模型运行性能。...高性能¶ 极致的 ARM CPU 性能优化，针对不同微架构特点实现kernel的定制，最大发挥计算性能，在主流模型上展现出领先的速度优势。...支持量化模型，结合PaddleSlim 模型压缩工具 中量化功能，可以提供高精度高性能的预测能力。 在Huawei NPU， FPGA上也具有有很好的性能表现。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 ONNXRUNTIME介绍 ONNX格式模型部署兼容性最强的框架 ONNXRUNTIME，基本上不会有算子不支持跟不兼容的情况出现，只要能导出...ONNX格式模型，它基本上都能成功加载，成功推理。...虽然在CPU速度不及OpenVINO、GPU上速度不及TensorRT，但是胜在兼容性强，支持不同硬件上推理部署包括：ARM、CPU、GPU、AMD等， 可以通过设置不同的推理后台支持，包括： 支持语言也非常丰富...，不止于Python跟C++语言，支持列表如下： 支持的操作系统包括Windows、Android、乌班图、iOS等。...以ResNet18模型为例，导出ONNX格式，基于ONNXRUNTIME推理效果如下：
作者：Gavin Li 翻译：潘玏妤校对：赵鉴开本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了一个4GBGPU上运行70B大模型推理的新技术。...关键词：AI，生成式人工智能解决方案，AI 推理，LLM，大型语言模型 大语言模型通常需要较大的GPU内存。那能不能在单个GPU上运行推理？如果可以，那么所需的最小GPU内存又是多少？...这个70B的大型语言模型具有130GB的参数大小，仅仅将该模型加载到GPU中就需要两个拥有100GB内存的A100 GPU。 在推理过程中，整个输入序列还需要加载到内存中进行复杂的“注意力”计算。...Meta device是专为运行超大型模型而设计的虚拟设备。当通过meta device加载模型时，实际上并未读取模型数据，只加载了代码。内存使用为0。...AirLLM目前只支持基于Llam2的模型。 06 70B的模型训练能否在单个GPU上进行？ 推理可以通过分层进行优化，那么在单个GPU上是否可以进行类似训练呢？
在 AI 技术落地中，推理阶段与实际应用相关联，直接关系到用户的体验，是非常具有挑战性的一环。 ?...图 1 .典型端侧 AI 应用部署场景 Paddle Lite 是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化 AI 应用部署的推理引擎，核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署，根据输入数据，执行预测推理得到计算结果...； 更好的性能：更新 benchmark，提升了在 ARM CPU 上尤其是 int8 的性能； 更加完备的功能：支持 python API，优化编译流程，新增预测库极致裁剪等功能； 更加完善的文档和...在统一的编译脚本下，目前支持： -android ARM CPU, GPU -iOS -X86 -NV GPU/CUDA -Huawei NPU -ARM Linux 等硬件平台的预测库编译。...ARM CPU -Android Huawei NPU -iOS ARM CPU -ARM Linux 树莓派 等多种平台，包括分类、检测等模型的功能演示。
为了部署最新的模型，部署工程师往往需要自己在 ONNX 和推理引擎中支持新算子。 中间表示与推理引擎的兼容问题。由于各推理引擎的实现不同，对 ONNX 难以形成统一的支持。...为了确保模型在不同的推理引擎中有同样的运行效果，部署工程师往往得为某个推理引擎定制模型代码，这为模型部署引入了许多工作量。 我们会在后续教程详细讲述解决这些问题的方法。...而我们交给用户的，只有一个 .onnx 文件和运行超分辨率模型的应用程序。我们在不修改 .onnx 文件的前提下改变放大倍数。 因此，我们必须修改原来的模型，令模型的放大倍数变成推理时的输入。...因此，我们在新脚本中使用 interpolate 代替 nn.Upsample，从而让模型支持动态放大倍数的超分。在第 55 行使用模型推理时，我们把放大倍数设置为 3。...之后，在模型推理时，我们使用 torch.tensor(3) 代替 3，以使得我们的所有输入都满足要求。现在运行脚本的话，无论是直接运行模型，还是导出 ONNX 模型，都不会报错了。
在这里插入图片描述 其实在之前，有尝试过使用mobilenetv2、mobilenetv3进行实验，但是效果并没有让我感到理想，原因也简单，在arm架构上，mb系列被shuffle系列一骑绝尘，这种优势并不是体现在精度上...在cpu架构上，之前以及做过mbv2、mbv3的实验，精度其实和shufflev2相差不大，但结果相对于yolov5s，input size=352*352，yolov5s的精度还略高于魔改后的模型，在速度上也并没有很大的优势...（实际上Lcnet仅仅这是在最后两层添加注意力，但是提升效果明显）； 在这里插入图片描述 GAP后采用更大FC层可以极大提升模型性能（但也会让模型参数和计算量暴涨）； dropout技术可以进一步提升了模型的精度...YOLOv5-Nano的性能： 之前在侧端设备上测试了带有focus层的量化版yolov5s模型，发现这玩意很容易崩，对于小模型的话，v5大神是直接替换掉，可能是出于稳定性的考虑，毕竟conv3*3卷积在不同框架上的优化已经非常成熟了...，对于大部分小模型，本身模型的参数和运行时产生的计算量并不多，使用focus也很难起到降参降计算量的作用，量化时还能更稳定一些。
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。...2、MNN 的优势 MNN 负责加载网络模型，推理预测返回相关结果，整个推理过程可以分为模型的加载解析、计算图的调度、在异构后端上高效运行。...MNN 具有通用性、轻量性、高性能、易用性的特征： 通用性： 支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络； 支持 86 个 TensorflowOp...充分发挥 ARM CPU 的算力； iOS 设备上可以开启 GPU 加速（Metal），支持 iOS 8.0 以上版本，常用模型上快于苹果原生的 CoreML； Android 上提供了 OpenCL、...可以说，端侧推理引擎实现的优劣，直接决定了算法模型能否在端侧运行，决定了业务能否上线。因此，我们需要一个端侧推理引擎，一个优秀的端侧推理引擎。
谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。 ?...在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...由于PyTorch能转成ONNX，所以Coral实际上也能支持PyTorch。 此外还有一款售价25美元、500万像素的相机配件。
使用单独的验证集评估模型在未见数据上的性能。 可以通过可视化原始图像和重构图像来定性评估模型。 4.3.5 模型保存 保存训练好的模型，以便以后使用或进一步优化。...4.5 多平台推理部署 在许多实际应用场景中，可能需要将训练好的自动编码器模型部署到不同的平台或设备上。这可能包括云端服务器、边缘设备、移动应用等。...使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式可以方便地在不同平台上部署模型。 4.5.1 转换为ONNX格式 首先，需要将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。...云端部署：使用诸如Azure ML、AWS Sagemaker等云服务部署模型。 边缘设备部署：使用ONNX Runtime或其他兼容框架在IoT设备上运行模型。...移动设备部署：可使用像ONNX Runtime Mobile这样的工具在iOS和Android设备上部署。 4.5.4 性能调优 部署到特定平台时，可能需要进行性能调优以满足实时或资源受限的需求。
今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库 MMDeploy 的辅助下，介绍以下内容： 中间表示 ONNX 的定义标准 PyTorch 模型转换到 ONNX 模型的方法 推理引擎 ONNX Runtime...类似地，对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。相比于软件部署，模型部署会面临更多的难题： 1）运行模型所需的环境难以配置。...我们只需要给用户提供 ONNX 模型文件，并让用户在应用程序选择要执行的 ONNX 模型文件名就可以运行模型了。...为了举例的方便，这篇教程包含了许多未来才会讲到的知识点。事实上，读完这篇教程后，记下以下知识点就够了： 模型部署，指把训练好的模型在特定环境中运行的过程。...模型部署要解决模型框架兼容性差和模型运行速度慢这两大问题。 模型部署的常见流水线是“深度学习框架-中间表示-推理引擎”。其中比较常用的一个中间表示是 ONNX。 深度学习模型实际上就是一个计算图。
“产品支持”指为了使模型在大规模使用时高效运行而必须对其做出的不计其数的修改，包括： 在大项目中，将模型输出到只支持 C++ 的环境中使用； 优化 iPhone，Android，Qualcomm 和其他系统的移动端系统...在 Facebook，我们有 Caffe2，它随时可以投产，在数据中心运行、被载入超过 10 亿部手机中，包括八代的 iPhone 和六代的 Android CPU 架构。...它有 Intel/ARM 的服务器优化推理，TensorRT 支持和所有产品生产所必须的条件。...和之前的版本不同，在 1.0 版本中，不需要再记录轨迹放在其他地方运行，PyTorch 会代你用认真设计的表现性能好的 C++ 环境重新执行。...此外，@script 函数（还有模块）可以完全输出到 ONNX 且保留其动态特性，这样你便可以用 Caffe2 的模型执行器或把模型转为其他支持 ONNX 的框架来方便地在没有 Python 的环境中运行
ONNX Runtime 已被证明在多个模型上显著提高性能，如此处所述。 在本教程中，您需要安装ONNX和ONNX Runtime。...在这个示例中，我们导出具有批大小 1 的模型，但然后在torch.onnx.export()的dynamic_axes参数中将第一个维度指定为动态。...为了使用 ONNX Runtime 运行模型，我们需要为模型创建一个推理会话，并选择配置参数（这里我们使用默认配置）。会话创建后，我们使用 run() API 评估模型。...在 ONNX Runtime 上运行图像模型 到目前为止，我们已经从 PyTorch 导出了一个模型，并展示了如何加载它并在 ONNX Runtime 中使用一个虚拟张量作为输入来运行它。...，并像之前解释的那样在 ONNX Runtime 中运行超分辨率模型。
一旦进入 Caffe2，我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出，然后我们展示了如何使用 Caffe2 功能（如移动导出器）在移动设备上执行模型。 在本教程中，您需要安装onnx和Caffe2。...3.在移动设备上运行模型 到目前为止，我们已经从 PyTorch 导出了一个模型，并展示了如何加载它并在 Caffe2 中运行它。.../_static/img/cat_superres.jpg") 3.3 在移动端上执行模型 我们已经完成了在纯Caffe2后端运行我们的移动网络，现在，让我们在Android设备上执行该模型并获取模型输出...注意：对于 Android 开发，需要adb shell，否则教程的以下部分将无法运行。 在我们在移动设备上运行模型的第一步中，我们把基于移动设备的本机速度测试基准二进制文件推送到 adb 。...这个二进制文件可以在移动设备上执行模型，也可以导出我们稍后可以检索的模型输出。二进制文件可在此处获得。要构建二进制文件，请按照此处的说明执行build_android.sh脚本。
，涉及到很多优化的步骤 在特定的平台(嵌入端或者服务端)成功运行已经转化好的模型 在模型可以运行的基础上，保证模型的速度、精度和稳定性 就这样，虽然看起来没什么，但需要的知识和经验还是很多的。...在算法层面优化模型是一方面，但更重要的是从底层优化这个模型，这就涉及到部署落地方面的各个知识(手写汇编算子加速、算子融合等等)；对于软件公司来说，我们往往需要将算法运行到服务器上，当然服务器可以是布满2080TI...这个要紧关头，如果我们的模型运行的足够快，可以省机器又可以腾一些buffer上新模型岂不很爽，这个时候也就需要优化模型了，其实优化手段也都差不多，只不过平台从arm等嵌入式端变为gpu等桌面端了。...我们利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。...我理解的剪枝，就是在大模型的基础上，对模型通道或者模型结构进行有目的地修剪，剪掉对模型推理贡献不是很重要的地方。
TF不只具有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运转模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。...面向目标的库，在开发神经网络（NN）或其他机器学习（ML）算法时更加抽象。 Sonnet的主意是结构对应于神经网络的特定部分的主要Python目标。...能够在多个GPU和许多机器上非常有效地并行核算。 MXNet长处： GLUON ? Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面，简化了原型设计，构建和训练深度学习模型，而不会献身学习速度。...ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。 ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。 因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。...ONNX基本特性： ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。
现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。...在TensorRT上推理是利用了ONNX作为中间表示，即Oneflow动态图模型(nn.Module)->OneFlow量化感知训练模型(nn.Module)->OneFlow静态图(nn.Graph)...实际上即使你只会用Pytorch搭建模型也可以快速把本文的量化感知训练方案用起来。因为量化感知训练的工作和模型转化成ONNX以及用TensorRT来部署运行的代码我们在OneFlow社区中均开源了。...，调用下面的代码完成训练量化模型到ONNX的转换，并使用TensorRT在GPU上推理。...现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。
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