如何将PyTorch部署到GPU
在这个博文中，我将介绍如何将PyTorch模型高效地部署到GPU。GPU的强大计算能力使得大规模深度学习任务的训练和推理变得更加高效。在开始之前，让我们先来准备环境。
### 环境准备
#### 软硬件要求
1. **硬件要求**
- NVIDIA GPU（CUDA支持）
- 至少8GB显存
- 内存：16GB或以上
2. **软件要求
作者：Francesco Zuppichini导读演示了使用PyTorch最近发布的新工具torchserve来进行PyTorch模型的部署。最近，PyTorch推出了名为torchserve.的新生产框架来为模型提供服务。我们看一下今天的roadmap：1、使用Docker安装2、导出模型3、定义handler4、保存模型为了展示torchserve，我们将提供一个经过全面训练的ResNet34
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2023-11-15 23:10:45
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做这个就是各种 瞎折腾 这个也是老话题了 有不对的 请指出 虽然我也不会直接自用使用 但还是写写把 当学习了基础 感觉自用的组合也会速度还行吧模型转换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
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2023-12-06 19:26:45
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目录1 pytorch使用多个GPU同时训练2 Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别3 多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题解决办法1 pytorch使用多个GPU同时训练在pytorch上使用多个GPU(在同一台设备上，并非分布式）进行训练是件非常容易的事情，只要在源代码中添加（修改）两行代码即可。把模型放在GPU上：device = torch.de
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2023-07-12 09:55:09
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https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=24.04&target_type=runfile_local
wget https://developer.download.nvidia
docker基本操作查看当前运行的docker容器：sudo docker ps查看所有的docker容器:sudo docker ps -a查看当前可创建的docker：sudo docker image ls创建docker容器：sudo nvidia-docker run -it -v /mnt/sda/speech:/var/workspace --name speech nvidia/c
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2023-10-14 16:19:27
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# 如何使用 Docker 部署 GPU 上的 PyTorch 模型
## 一、引言
在深度学习的项目中，使用 GPU 加速模型训练和推理是非常普遍的。Docker 是一种容器技术，可以帮助你简化软件的开发、打包和部署。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署需要 GPU 支持的 PyTorch 模型，包括整个流程和代码示例。
## 二、流程概述
我们能够把整个操作流程分为以下几个步骤：
基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译提示：基于onnxruntime的CPU/GPU源码编译，C++版本 文章目录基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译前言一、源码地址二、步骤1.基础环境搭建2.源码编译3.测试4.注意事项总结 前言一、ONNX Runtime是什么?ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机
1. 背景(1) 业务方提供了一台有GPU的服务器，且已经安装了显卡等组件，cuda版本10.2，具体信息如下 (2) 在裸机上部署anaconda、pytorch、tensorflow较为麻烦，因此打算在docker中执行pytorch和tensorflow任务2. 部署及使用2.1 先决条件1) 必须要NVIDIA显卡2) 安装NVIDIA显卡驱动，可参CentOS 7 安装 NVI
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2023-06-13 20:18:59
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概述部署前建议简单了解显卡、显卡驱动、cuda、cudnn。 部署GPU版本pytorch和tensorflow的可用流程如下： 当前软硬件环境：aarch64架构麒麟V10系统，两块NVIDIA-A100系列显卡。 经过多次不同方案的尝试，最终选择适合当前需求的部署方案： 1、 宿主机安装显卡驱动； 2、 使用nvidia/cuda官方docker镜像； 3、 下载pytorch源码离线安装，下
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2023-10-06 23:06:48
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整理 | 禾木木出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）近日，PyTorch 开发者大会如期召开。在会上，Meta 发布了PyTorch Live，这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。PyTorch Live 支持单一的编程语言JavaScript，可以为 Android 和 iOS 两个移动端操作系统开发的应用程序，并准备定制机器学习模型以供更广泛的
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2024-07-23 12:53:40
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在机器学习和深度学习模型部署中，将PyTorch模型部署到NPU（神经网络处理单元）上是一个重要且复杂的过程。为了帮助大家更好地完成这一任务，本文将详细记录从环境准备到优化技巧的整个流程，包括关键的配置、验证测试、扩展应用等方面的内容。
## 环境准备
在进行PyTorch模型部署到NPU之前，您需要确保安装了相关的前置依赖。下面的表格总结了各个依赖项及其版本兼容性矩阵。
| 依赖项
Android-Pytorch：QUICKSTART WITH A HELLOWORLD EXAMPLE（官网例1）1.模型构成：是一个resnet18模型（model.ptl），用来识别静态图片，图片和模型都存放在了assets目录下。2.Gradle Dependencies：上一篇文章说过，build.gradle是一个配置构建文件，其中dependencies可以理解为插件加载区：impl
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2024-05-07 17:26:03
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# PyTorch模型切分到不同GPU的指南
在深度学习模型训练中，处理大规模数据集和复杂模型时，使用多个GPU能够显著提高训练效率和降低训练时间。本文将为你详解如何在PyTorch中实现将模型切分到不同GPU的操作，目的是帮助你理解并掌握这一技能。以下是实现该目标的基本流程。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-14 04:06:21
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# 在Docker中部署PyTorch模型到GPU
作为一名刚入行的小白，了解如何在Docker中部署PyTorch模型到GPU是一个非常实用的技能。本文将带你逐步完成这个过程，并解释每一步需要做什么。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个部署过程的基本步骤，以下是一个流程概述表格：
| 步骤 | 描述
推荐PyTorch Serve：实时模型部署与管理的利器项目地址:https://gitcode.com/pytorch/servePyTorch Serve 是一个由 PyTorch 团队开发的强大工具，主要用于简化和加速机器学习模型的生产环境部署。它提供了一个灵活且高效的框架，使开发者能够轻松地将训练好的 PyTorch 模型转化为高性能的服务。项目简介PyTorch Serve的主要目标是降
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2024-06-21 07:32:04
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# 如何将PyTorch模型存储到GPU？
## 背景
当我们使用PyTorch训练一个深度学习模型时，我们通常会将模型加载到GPU上以加速训练过程。然而，有时我们需要将训练好的模型保存到硬盘上，以便在未来使用或共享模型。在这种情况下，我们需要了解如何将模型从GPU中保存到硬盘上，并在需要时重新加载到GPU中。
## 方案
下面是一种将PyTorch模型存储到GPU并从GPU重新加载的方案：
原创
2023-08-27 07:41:21
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作者 | Qing Lan，Mikhail Shapirov许多AWS云服务的用户，无论是初创企业还是大公司，都在逐步将机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 任务搭载在他们已有产品之上。大量的机器学习任务应用在商业和工业领域，例如应用在图像和视频中的目标检测，文档中的情感分析，大数据中的欺诈识别。尽管机器学习应用广泛应用在其他语言中（例如Python），但是对于广大已有产品的开发者学
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2024-07-19 11:01:11
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主题：滴滴云服务器上安装PyTorch GPU版本本机PyCharm连接云服务器做代码调试和同步（云服务器不限于滴滴云）背景做深度学习的实验，尤其是涉及图像的实验，大的预训练模型，如VGG、ResNet等配合规模不小的训练数据集，在未配备高性能显卡的电脑上运行耗时很长，如果没有足够资金购买高性能显卡，推荐使用GPU云服务器，考虑到网速问题，推荐使用国内的云平台，国内BAT等大厂都有GPU云服务器产
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2023-12-12 13:22:32
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一、安装 Anaconda 及 PyCharm安装方法及测试步骤见我的上一篇博客： Anaconda、PyCharm、Tensorflow环境的配置及安装 二、安装 Pytorch1）打开 Anaconda Prompt在开始窗格中，打开 Anaconda Prompt，如下图：
可以看到，左侧显示一个（base），说明Anaconda 安装无误，且当前正处在 base 这个虚拟环境中。
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2023-09-20 16:51:49
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