本文最初发表在 Towards Data Science 博客,经原作者 Ran Rubin 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
Polygraphy在我进行模型精度检测和模型推理速度的过程中都有用到,因此在这做一个简单的介绍。
huggingface相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉huggingface的一个示例。
huggingface 相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉 huggingface 的一个示例。
开放神经网络交换(Open Neural Network Exchange,简称 ONNX)是一个开放的生态系统,它提供了基于人工智能模型的一种开源格式。自 2017 年开源以来,ONNX 在短短几年时间内发展为表示人工智能模型的实际标准,提供了一个统一的交互格式,用于优化深度学习和传统的机器学习。ONNX 定义了一组与环境和平台无关的标准格式,实现不同框架之间的互操作性,并简化从研究到生产的路径,有助于提高人工智能社区的创新速度。
前些天尝试使用TensorRT转换一个模型,模型用TensorFlow训练,包含LSTM+Transform+CNN,是一个典型的时序结构模型,包含编码解码结构,暂称为debug.onnx吧。
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ,根据自己的理解做了一些修改。ML.NET 集成的ONNX运行时,Hugginface提供了一种以ONNX格式导出Transformers的方法。 首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer , ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。
模型部署入门系列教程持续更新啦,在上一篇教程中,我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法,可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中,难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候,我们就得考虑扩充 PyTorch,即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
在典型的机器学习和深度学习项目中,我们通常从定义问题陈述开始,然后是数据收集和准备(数据预处理)和模型构建(模型训练),对吧?但是,最后,我们希望我们的模型能够提供给最终用户,以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一,可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者?模型的部署大致分为以下三个步骤:
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
知道你们在催更,这不,模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中,我们带领大家成功部署了第一个模型,解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始,我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节,就能规避大量的模型部署问题。
PyTorch1.3以后添加了对移动端的支持,我曾尝试过将模型转入移动端,花了很多功夫,把检测+识别的所有代码都转成TorchScript之后,放到移动端运行,却发现在移动端的推理速度比PC慢了好几倍,不得不放弃这个方案。
AI模型近年来被广泛应用于图像、视频处理,并在超分、降噪、插帧等应用中展现了良好的效果。但由于图像AI模型的计算量大,即便部署在GPU上,有时仍达不到理想的运行速度。为此,NVIDIA推出了TensorRT,成倍提高了AI模型的推理效率。本次LiveVideoStack线上分享邀请到了英伟达DevTech团队技术负责人季光一起探讨把模型运行到TensorRT的简易方法,帮助GPU编程的初学者加速自己的AI模型。
本次 Windows Developer Day,最值得期待的莫过于 Windows AI Platform 了,可以说是千呼万唤始出来。观看直播的开发者们,留言最多的也是 Windows AI Platform。 下面结合微软提供的展示过程,文档和 Git Sample 来详细分析一下。 基础概念 基础认知 众所周知,目前 AI(Artificial Intelligence)的主要实现方式就是机器学习(Machine Learning),而 Windows AI Platform 对应的就是 Windo
【GiantPandaCV导语】本文是ONNX2Pytorch思路分享以及onnx-simplifier新版简要介绍。ONNX2Pytorch工具已经测试了onnx model zoo中的大量分类模型并转换正确,欢迎使用,github地址:https://github.com/BBuf/onnx2nn。GiantPandaCV几个月前遭受恶意举报,今天终于解除封印了。感谢众多粉丝们的长期等待和支持,我们会在此继续分享学习经验。
此次升级有超过1900个commit,包括在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进。
人工智能产业应用发展的越来越快,开发者需要面对的适配部署工作也越来越复杂。层出不穷的算法模型、各种架构的AI硬件、不同场景的部署需求(服务器、服务化、嵌入式、移动端等)、不同操作系统和开发语言,为AI开发者项目落地带来不小的挑战。
向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库,其在CPU上的运行速度可达100 fps。
为什么要说ONNX,ONNX又是个什么东西,经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉,我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX模型一般用于中间部署阶段),然后再拿转化后的ONNX模型进而转化为我们使用不同框架部署需要的类型。
YOLOv8由广受欢迎的YOLOv3和YOLOv5模型的作者 Ultralytics 开发,凭借其无锚设计将目标检测提升到了一个新的水平。YOLOv8 专为实际部署而设计,重点关注速度、延迟和经济性。
微软和NVIDIA已经合作为NVIDIA Jetson平台构建、验证和发布ONNX runtime Python包和Docker容器,现在可以在Jetson Zoo上使用。
模型部署入门系列教程持续更新啦!在前两期教程中,我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法,了解了如何在原生算子表达能力不足时,为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来,我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的,基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
pytorch任意形式的model(.t7、.pth等等)转.onnx全都可以采用固定格式。
https://esthermakes.tech/blog/2021/01/09/lanenet-on-nvidia-jetson/
最近有一个比较火的ocr项目:chineseocr_lite[1],项目中很贴心地提供了ncnn的模型推理代码,只需要
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
自编码器(Autoencoder, AE)是一种数据的压缩算法,其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码,在神经网络的形式下,自编码器可以用于降维和特征学习。
TensorRT是什么,TensorRT是英伟达公司出品的高性能的推断C++库,专门应用于边缘设备的推断,TensorRT可以将我们训练好的模型分解再进行融合,融合后的模型具有高度的集合度。例如卷积层和激活层进行融合后,计算速度可以就进行提升。当然,TensorRT远远不止这个:
OpenMMLab 的算法如何部署?是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源,强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"!
上一篇的初体验之后,本篇我们继续探索,将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档:https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天,亚马逊AWS宣布加入微软和Facebook的“框架联盟”,ONNX开始支持Apache MXNet了。 目前,ONNX总共支持微软的CNT
这篇文章从多个角度探索了ONNX,从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比,以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法,另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等,后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。
内容一览:本节讲解使用 TVMC 编译和优化模型。TVMC 是 TVM 的命令驱动程序,通过命令行执行 TVM 功能。本节是了解 TVM 工作原理的基础。
深度学习已成为现代人工智能领域的核心技术,而选择一款合适的深度学习框架对于科研人员与开发者而言至关重要。OneFlow作为近年来崭露头角的一款高性能深度学习框架,以其独特的设计理念、卓越的性能表现和友好的社区生态吸引了大量关注。本篇博客将以新手视角出发,深入浅出地介绍OneFlow的主要特点、核心优势以及如何快速上手,帮助您开启OneFlow深度学习之旅。
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化,大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
在开始阅读本篇文章之前,如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章:
在本教程中,我们将使用 Flask 部署 PyTorch 模型,并为模型推理暴露一个 REST API。特别是,我们将部署一个预训练的 DenseNet 121 模型来检测图像。
此为修改模型的。如果要修改某节点的,见参考 onnx_cut.py 的 _onnx_specify_shapes()。
onnx是一种针对机器学习设计的开放式文件格式,用来存储训练好的模型,并进行多种框架模型间的转换。
内容概要:近日 PyTorch 发布了 1.5 版本的更新,作为越来越受欢迎的机器学习框架,PyTorch 本次也带来了大的功能升级。此外, Facebook 和 AWS 还合作推出了两个重要的 PyTorch 库。
YOLO(You Only Look Once)是一种先进的实时目标检测系统。它是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,其版本也是在不断优化更新。2022年7月,YOLOv7 来临。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5 精度更高,速度更快。
在scf的使用过程中,我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf,为啥numpy版本不对等等问题,这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
微软的Microsoft Connect(); 2018年的开发者大会 对Azure和IoT Edge服务进行了大量更新; Windows Presentation Foundation,Windows Forms和Windows UI XAML Library的开源以及.NET 基金会会员模型的扩展。但那些只是冰山一角。微软还联合Docker发布了Cloud Native Application Bundle(CNAB),这是一个开源的,云无关的规范,用于打包和运行分布式应用程序。它还免费提供ONNX Runtime,这是一种用于ONNX格式的人工智能(AI)模型的推理引擎。
在之前的文章 《GPU服务器初体验:从零搭建Pytorch GPU开发环境》 中,我通过Github上一个给新闻标题做分类的Bert项目,演示了Pytorch模型训练与预测的过程。我其实也不是机器学习的专业人士,对于模型的结构、训练细节所知有限,但作为后台开发而非算法工程师,我更关注的是模型部署的过程。
亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外,其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了,是因为torchvision的Bug,但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练,这个我已经集成到OpenMV工具软件中,准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据,导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下:
【新智元导读】夜间重磅,微软Facebook联手发布AI生态系统,推出 Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,这是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是迈向开放生态系统的第一步,AI开发人员可以轻松地在最先进的工具之间转换,并选择最适合他们的组合。但是,现在系统支持的框架只有Caffe2,PyTorch 和Cognitive Toolkit ,谷歌的TensorFlow并没有被包含在内。在TensorFlow的市场份额
这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导出到 ONNX 格式. 它会运行一次,然后把模型保存至 alexnet.onnx:
【GiantPandaCV导语】本文基于Pytorch导出的ONNX模型对TVM前端进行了详细的解析,具体解答了TVM是如何将ONNX模型转换为Relay IR的,最后还给出了一个新增自定义OP的示例。其实在TVM中支持编译多种目前主流的深度学习框架如TensorFlow,Pytorch,MxNet等,其实它们的前端交互过程和本文介绍的ONNX也大同小异,希望对TVM感兴趣的读者在阅读这篇文章之后对新增OP,或者说在TVM中支持一种新的DL框架有一个整体把握。本文实验相关的代码在https://github.com/BBuf/tvm_learn。
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