文章目录模型并行在单机上的最佳实践基本用法对现有的模型进行并行通过pipelining inputs进行加速 模型并行在单机上的最佳实践 模型并行在分布式训练技术中被广泛使用。之前的文章已经解释了如何使用DataParallel训练多个gpu上的神经网络；该方法将相同的模型复制到所有GPU，其中每个GPU处理splited后的输入数据。虽然它可以显著地加速训练过程，但它在某些情况下无法工作，因为
# 导出推理模型：PyTorch的完整指南
在深度学习的开发过程中，使用PyTorch构建和训练模型是一项令人兴奋的工作。然而，当我们希望将训练好的模型应用于实际生产环境时，导出推理模型就显得尤为重要。本文将介绍如何导出PyTorch的推理模型，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 1. 什么是推理模型？
推理模型是指那些已经经过训练并且准备好进行预测的模型。推理过程通
深度学习框架—Pytorch官网：https://pytorch.org/参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/github:https://github.com/xiezhiepng/pytorch_example一、介绍Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包
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2023-11-24 22:44:00
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作者丨Lart导读PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在的机制。Checkpoint 机制该技术的核心是一种使用时间换空间的策略。在现有的许多方法中被大量使用，例如 DenseNet、Swin Transformer 源码中都可以看到它的身影。为了了解它的工作原理，我们先得弄明白的一个问题是，PyTorch 模型在
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2024-07-06 05:44:26
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文章目录背景说明最终效果实现过程矩形推理在整体流程中的位置图形数据输入处理推理输出接收总结git地址 背景说明模型是YOLOv3 spp框架是Pytorch由于我的Nano上GPU计算资源不够，所以我们急需减少模型计算量，在剪枝与量化+转tensorRT后从500ms达到了85ms每张，但依然达不到要求，于是想到了矩形推理。最终效果在256x416的视频中实现50-55ms 处理一张图片的成绩，
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2024-02-25 06:29:40
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 23:48:36
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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# PyTorch模型的并发推理
随着深度学习技术的不断发展，对于模型推理的性能需求也日益增长。尤其是在实际应用中，如何高效地同时处理多个推理请求成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现模型的并发推理，并通过代码示例展现实现的过程。
## 并发推理的概念
并发推理是指在同一时间内处理多个模型推理请求的能力。其主要好处包括：
- **提高吞吐量**：可以在单位时间内处
onnx推理模型
原创
2023-05-18 17:17:49
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一、修改用户进程可打开文件数限制在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制：[361way@as4 ~]$ ulimit -n1
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2024-07-15 01:57:37
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文章目录? 模型推理框架 【Intel的OpenVINO -- CPU】? 模型推理框架 【Nvidia的TensorRT -- GPU - 也支持 CPU】? 腾讯 ncnn【移动端部署】? 阿里 MNN【移动端部署】? 华为 MindSpore 【 深度学习框架 】? 百度 PaddlePaddle【服务器端 | 移动端 皆可】? 简单总结? 不得不夸的YOLOX ? 模型推理框架 【Inte
llama factory 推理模型是一种用于处理大规模语言模型推理的高效框架，能够在流式推理和数据重用中实现显著性能提升。本文将详细探讨环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等内容，以便开发者能够高效运用这一模型进行推理任务。
## 环境准备
在开始使用llama factory推理模型之前，首先需要确保所有前置依赖已经安装并配置完成。以下是具体的步骤：
1. **操作
前言：参考TensorRT官方文档学习的笔记记录 Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。另外
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2024-03-27 09:17:03
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举几个对推理性能有强要求的场景例子：（1）在公共安全领域中，视频监控中实时的人脸识别需要有实时的展示能力方便执法人员快速定位跟踪人员。 （2）在互联网应用领域中，电商网站、内容应用实时的个性化推荐要求能够快速响应，推荐的卡顿感将直接影响购物或者内容获取的体验。 （3）在银行领域中，电子支付中异常交易的实时识别也至关重要，任何异常的交易需要被快速识别并拦截，而正常的交易则不能被影响。 （4）在金融领
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2024-04-28 16:19:53
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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摘要：本教程所示例的任务是Ascend Pytorch离线推理，即对给定的已经训练好的模型参数和推理脚本，在Ascend 310/710和Tesla设备上进行推理应用。作者： 袁一博。本教程所示例的任务是Ascend Pytorch离线推理，即对给定的已经训练好的模型参数和推理脚本，在Ascend 310/710和Tesla设备上进行推理应用。具体来说，本教程推理的模型是RegNetY-1.6GF
使用MindStudio进行FOMM模型推理前言一、模型简介二、MindStudio项目初始化1 新建项目2 下载github源码仓3 配置conda环境，安装项目所需依赖4 下载数据集三、配置远程服务器1 添加SSH配置2 管理CANN工具包3 部署项目至服务器4 配置远程SSH解释器5 设置项目的默认python环境四、模型转换1 生成onnx模型2 onnx模型转换成om模型五、模型推理1
基本架构Docker 采用了 C/S架构，包括客户端和服务端。 Docker daemon 作为服务端接受来自客户的请求，并处理这些请求（创建、运行、分发容器）。 客户端和服务端既可以运行在一个机器上，也可通过 socket 或者 RESTful API 来进行通信Docker daemon 一般在宿主主机后台运行，等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令，用户
也是来源于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》附加代码，书中只是给了BN的对比结果，展示了BN的效果，没有再赘述实现（可能因为有点复杂），所以这里研究一下BN的代码。之前我曾经使用过TensorFlow的BN，它提供了两三种接口，透明程度和使用方法不相同，有的是透明到你可以自定义参数并传给BN层，然后训练参数，也有只定义一个层，全自动使用的，但是都没有自己纯手写一个python实现更透
# Python 多进程推理模型的应用
在当今的机器学习和深度学习中，推理模型的效率和速度极为重要。随着数据规模的日益增长，单线程的推理方法已经无法满足实时性和高效性的要求。Python 的多进程能力可以帮助我们更好地利用多核 CPU 的资源，从而加快推理速度。本文将介绍如何使用 Python 的 `multiprocessing` 库实现多进程推理模型，并提供相关代码示例。
## 什么是多进
原创
2024-08-11 04:27:26
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