onnx模型部署第7页

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/

yuweififi·2025-03-13 11:49

8.3 GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！

8.2GPTQ：专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前，我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。

少林码僧·2025-03-12 01:16

人工智能混合编程实践：C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理

人工智能混合编程实践：C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介YOLOv8简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行YOLOv8

FriendshipT·2025-03-11 22:48

如果，你想找 AI大模型相关的工作，这三个建议你一定要看！

01各种大厂小厂创业团队和AI擦边的面试难度，由难到简单，依次是：大模型算法（⭐⭐⭐⭐⭐）模型部署加速（⭐⭐⭐⭐）RAG等相关技术（⭐⭐⭐）纯应用（⭐⭐）Prompt工程师等其他自媒体（⭐）会简单应用就行

我爱学大模型·2025-03-11 14:45

ONNX GraphSurgeon详细介绍

ONNXGraphSurgeon(ONNX-GS)是一个用于操作和修改ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型图的Python库。

Lntano__y·2025-03-10 19:12

langchain4j+ONNX小试牛刀

序本文主要研究一下langchain4j结合ONNX进行得分重排步骤pom.xmldev.langchain4jlangchain4j-onnx-scoring1.0.0-beta1下载模型wgethttps

·2025-03-09 16:47

kokoro 82M参数的声音模型kokoro-onnx，支持中文

kokoro大约是官网：github.comonnx推理官网：GitHub-thewh1teagle/kokoro-onnx:TTSwithkokoroandonnxruntime可以参考这个文档使用：

skywalk8163·2025-03-09 10:58

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目，用于在WEB端部署YOLOv5

薄泳蕙Howard·2025-03-09 01:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask

咎尉裕Lilah·2025-03-09 01:18

Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5（一）

目录一.onnx模型导出二.TensorRT模型本地序列化三.算法整体Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为

weixin_55083979·2025-03-08 20:08

《Ollama ：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成

《Ollama：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成走进Ollama在大模型技术迅猛发展的当下，Ollama如同一颗耀眼的新星，在众多大模型中崭露头角。

空云风语·2025-03-07 18:53

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用

栗子风暴·2025-03-07 09:12

YOLOv8目标检测推理流程及C++代码

这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理，边先贴代码，过段时间再详细补充下代码说明。

吃鱼不卡次·2025-03-06 22:49

YoLo运用学习7

目录前言一、C#环境使用YoLo模型进行AI推理检测1.加载图片2.图片预处理3.加载onnx模型并推理4.数据后处理5.图片属性值缩放还原和反归一化6.将解析到的信息的集合绘制成处理后图片总结前言根据

老农民编程·2025-03-06 19:51

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式，下面整理了两个推理示例，仅供参考。

奇华智能·2025-03-05 16:30

DeepSeek×博云AIOS：突破算力桎梏，开启AI普惠新纪元

背景在全球人工智能技术高速迭代的背景下，算力成本高企、异构资源适配复杂、模型部署效率低下等问题，始终是制约企业AI规模化应用的关键。

·2025-03-05 15:45

python流水线自动化项目教程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署

小白教程·2025-03-04 12:46

YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究

FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比5.AblationStudy（消融实验）5.1不同模块的对比实验5.2目标尺寸对比分析6.模型部署与推理优化

向哆哆·2025-03-03 10:57

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

从数据标注到模型部署，包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解，手把手教你打造高精度智能质检系统！

emmm形成中·2025-03-03 00:03

C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力

随着数据隐私和安全意识的提升，以及对模型部署灵活性的追求，本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。

步、步、为营·2025-03-02 20:02

大模型时代的DeepSeek突围之路：从模型部署到场景落地全解析

本期将手把手教你从模型部署到场景落地，搭建完整的D

zhangjiaofa·2025-03-02 15:29

【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？

在选择大模型部署工具时，需要考虑多个因素，包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。

深度求索者·2025-03-02 08:19

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

一文了解：部署 Deepseek 各版本的硬件要求

很多朋友在咨询关于DeepSeek模型部署所需硬件资源的需求，最近自己实践了一部分，部分信息是通过各渠道收集整理，so仅供参考。

强哥之神·2025-03-01 00:04

【AI测试学习】AnythingLLM+Ollama+DeepSeek部署私人知识库

1.搭建DeepSeek大语言模型1.1Ollama大预言模型部署Ollama简化了大型语言模型的运行，让每个人都能在本地轻松体验AI的强大，打开浏览器-下载Ollama-输入命令-搞定，这是本地部署大语言模型的全新方式

艳Yansky·2025-02-28 16:37

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

导语：当电影的预告片发布时，你是否好奇AI能否预测它的票房表现？本文将带你深入实战，从数据动态爬取到LSTM模型调优，手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器？1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征：上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系：主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖：系列

WHCIS·2025-02-28 13:15

【AI+智造】基于阿里云Ubuntu24.04系统，使用Ollama部署开源DeepSeek模型并集成到企业微信

Ollama工具：轻量化本地模型部署框架，支持一键拉取模型镜像并启动API服务。企业微信集成：

邹工转型手札·2025-02-28 10:46

Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六）

注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。

AI专题精讲·2025-02-28 09:13

分享一个学习Ollama的开源项目，轻松上手大模型部署

最近deepseek火得不行，很多人都想在家里部署一个来玩一下，所以到处找资源学习。机缘巧合下搜到了这个项目，内容相当给力，不敢私藏，分享出来给需要的同学。项目地址：https://github.com/datawhalechina/handy-ollamalink在线阅读：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/link效果预览：感谢所有对该项

可可南木·2025-02-27 12:50

cosyvoice自用的代码

fromcosyvoice.cli.cosyvoiceimportCosyVoice,CosyVoice2fromcosyvoice.utils.file_utilsimportload_wavimporttorchaudioimportonnxruntimeasort

PyAIGCMaster·2025-02-27 05:22

IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署

本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM（IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels）在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。

Felix_bin·2025-02-26 17:23

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN

FL1623863129·2025-02-25 23:18

DeepSeek基础之机器学习

泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练（四）模型评估与优化（五）模型部署与应用五

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【亲测可行】最新ubuntu搭建rknn-toolkit2

文章目录结构图（ONNX->RKNN）下载rknn-toolkit2搭建环境配置镜像源conda搭建python3.8版本的虚拟环境进入packages目录安装依赖库测试安装是否成功其它rknn-toolkit2rknn_model_zoo

computer_vision_chen·2025-02-25 21:34

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

wtqpshhh·2025-02-25 21:59

pytorch模型(.pt、.pth)转onnx模型(.onnx)的方法详解

.pt和.pth只能在pytorch的框架中使用，但是有时我们需要在其他的框架使用模型或者使用模型可视化工具来展示模型（大部分对.pt格式不兼容），这时就需要用到.onnx模型形式来转换了。

墨小傲·2025-02-25 10:12

.onnx模型转.rknn模型方法详解

墨小傲·2025-02-25 10:12

YOLOv10（训练完全版更新）

requirements.txt中已更新（torch版本更新了，提高了些精度）（我新加入了其他库）torch==2.0.1torchvision==0.15.2onnx==1.14.0onnxruntime

小远披荆斩棘·2025-02-25 07:56

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。

真智AI·2025-02-25 05:11

ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战

目录智谱清言ChatGLM简介ChatGLM下载硬件需求Conda环境下载代码下载模型部署测试网页版Demo命令行DemoAPI方式部署低成本部署智谱清言智谱清言是北京智谱华章科技有限公司研发的大模型。

ErbaoLiu·2025-02-24 13:45

yolov8：pt 转 onnx

yolov8官方教程1.安装包我使用的是虚拟环境，yolov8包已经下载到本地了，因此直接在anacondaprompt命令行继续安装首先激活自己的虚拟环境，然后执行安装命令pipinstallultralyticsyolov8中没有requirement.txt文件，直接安装ultralytics即可2.进行模型转换将转换好的pt文件放在weight文件夹下，然后在这个文件夹创建一个py文件，里

DI_f·2025-02-24 13:41

举世无双语音合成系统 VITS 发展历程（2024.3 PAVITS）

VITS经典项目:FaceBook开源，1000+语言，mms-meta/MMSwenet社区，onnx和android，wenet-e2e/wetts手写模型，huakunyang/SummerTTS30

u013250861·2025-02-24 13:10

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。

·2025-02-23 20:38

deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置

‌DeepSeek-R1系列模型部署所需的最低硬件配置如下‌：‌DeepSeek-R1-1.5B‌‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）‌内存‌：8GB+‌硬盘‌：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB

Sophie'sCookingLab·2025-02-23 05:21

DeepSeek爆火全网！清华团队104页教程+1000个神级提示词，手把手教你玩转AI神器

·2025-02-23 04:53

QT开发技术 [opencv加载onnx模型，dnn推理]

一、导出onnx模型yoloexportmodel=xx\xx\best.ptformat=onnx二、qt加载onnx模型，推理显示std::stringfileName=QCoreApplication

增援未来章北海·2025-02-22 23:09

2025asp.net全栈技术开发学习路线图

2025年技术亮点‌：Blazor已全面支持WebAssembly2.0标准.NET8+版本原生集成AI模型部署能力AzureKubernetes服务实现智能自动扩缩容EFCore新增向量数据库支持特性‌

mabanbang·2025-02-22 19:06

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

【Deepseek+Dify】wsl2+docker+Deepseek+Dify部署本地大模型知识库问题总结

wsl2+docker+Deepseek+Dify部署本地大模型知识库问题总结基于ollama部署本地文本模型和嵌入模型部署教程DeepSeek+dify本地知识库：真的太香了问题贴：启动wsl中docker

turboSniper·2025-02-22 15:29

【deepseek】本地部署后api接口的封装

FastAPI应用四、使用API五、客户端api调用前言本文内容包含如何将Deepseek本地模型的RAG知识库文件读取、对话选择、对话回复和历史对话封装成API供其他应用调用的具体步骤，本地Deepseek模型部署及知识库挂载请参考上篇博客

Neo很努力·2025-02-22 07:27

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