onnx模型部署

大模型量化概述

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。
AI领航者·2025-02-22 04:02

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地
い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

使用rknn进行yolo11-pose部署

文章目录概要生成ONNX生成RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于，RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台（如RV1109、RV1126
点PY·2025-02-20 14:53

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

handpose_X之onnxruntime相关项目地址：1、手部关键点检测项目地址：https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。
WeiLai1112·2025-02-20 07:17

python环境的yolov11.rknn物体检测

/onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
子正·2025-02-19 22:30

【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)

目录1.RKNN()示例：2.rknn.config()batch_size:mean_values：std_values：channel_mean_value:epochs：reorder_channel：force_builtin_permneed_horizontal_merge：quantized_dtype：quantized_algorithmmmse_epoch：optimizati
阿颖&阿伟·2025-02-19 05:45

yolov5 pt-＞onnx-＞om yolov5模型转onnx转om模型转换

yolov5pt->onnx->omyolov5-6.1版本models/yolo.pyDetect函数修改classDetect(nn.Module):defforward(self,x):z=[]#
qq_43650438·2025-02-19 05:14

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

HarmonyOS Next轻量化模型的部署与优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中轻量化模型部署与优化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。
·2025-02-18 22:36

腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案

欢迎交流#deepseek腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案1、面向开发者开箱即用的HAI方式1）参考：https://mp.weixin.qq.com/s/kZLPfXv3b1sxLSwyRVsEsg2
szqcloud·2025-02-18 03:41

Window on arm编译onnxruntime的python安装包

Windowonarm编译onnxruntime_qnn的python安装包准备工作开始安装准备工作1.下载onnxruntime的源码gitclonehttps://github.com/microsoft
lpcarl·2025-02-18 03:09

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-02-18 03:09

hunyuan-DiT模型部署指南

1.部署ComfyUI本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行，如果没有部署过ComfyUI，请按照下面流程先进行部署，如已安装
算家云·2025-02-17 05:12

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64
Jayson God·2025-02-16 23:24

解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案：本地部署与平替平台实测

方案一：本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地，只有自己一个人用了没人挤了，但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求：Linux/Windows10+（推荐Ubuntu20.04）硬件配置
小真—·2025-02-16 18:52

onnx 推理报错：onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load mo

onnx模型不匹配有可能是你转换的是gpu但是推理是cpu，也可能版本不兼容导致，因此卸载cpu版本，重新安装gpu版本或者升级gpu版本pipuninstallonnxruntime-gpupipinstall-ihttps
fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

《DeepSeek Janus Pro 7B：多模态人工智能大模型部署全攻略》

《DeepSeekJanusPro7B：多模态人工智能大模型部署全攻略》引言：开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下，多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星，正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式
空云风语·2025-02-16 03:57

数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪

DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代，软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。
AI架构设计之禅·2025-02-16 03:53

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

你可以使用onnx-tens
feibaoqq·2025-02-15 13:35

一个AI应用的开发、上线流程解析

目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理（Inference）2.1.pth(PyTorch模型格式
終不似少年遊*·2025-02-14 17:03

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短，我⽤MATLAB。
唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

tensorrt推理 onxx转engine代码（python），cyclegan网络推理（python、C++）

将onnx文件导出为engine，FP16格式​​importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit#加载ONNX文件onnx_file_path
maobin_1·2025-02-14 10:04

模型实战（19）之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞ 实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码
明月醉窗台·2025-02-14 09:59

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1
今夕是何年，·2025-02-14 05:58

模型应用管理的成功之道：策略、工具与团队协作

2.模型部署●
·2025-02-13 11:28

Deep Seek大模型部署到本地 详细教程

以下是将DeepSeek大模型部署到本地开发环境的详细教程，分为多个步骤，包含技术细节和注意事项：步骤1：环境准备硬件要求GPU：推荐NVIDIAGPU（至少16GB显存，如RTX3090/4090或A100
Katie。·2025-02-12 11:40

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署

目录1.采用pytorch进行推理2.采用onnx进行推理2.1pytorch转换为onnx2.2onnx推理3.采用tensorrt进行推理（python环境）3.1onnx转engine文件3.2tensorrt
机械心·2025-02-12 10:40

昇腾，Ascend，NPU，mindie，镜像，部署vllm：第4篇，尝试多模态大模型部署（Qwen2-vl）

文章目录前言下载模型前言一直想部署一个多模态大模型，今天就以Qwen2-vl为例尝试一番吧。（当然是在昇腾环境下）提示：需要把这篇文章先看一遍昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon服务，支持对Qwen2.5的7B版本的推理提示：本文章的撰写思路是，按照一个思路进行部署，报错，并反思，并解决。所以不太适合直接上来就跟着一步一步做。建议看完全文，再
几道之旅·2025-02-12 10:36

【大模型部署及其应用 】Ollama搭建运行中文大语音模型Llama3-8B-Chinese-Chat

Ollama是一种用于运行大语言模型（如LLaMA）的平台，适合本地化部署和运行。以下是如何在Ollama上搭建和运行中文大语言模型Llama3-8B-Chinese-Chat的步骤：下载地址：https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit项目地址：https://github.com/ymcui/Chine
源代码杀手·2025-02-11 18:34

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

实时预测：将模型部署到C
局外人_Jia·2025-02-11 09:05

使用rknn进行facenet部署

文章目录开源仓库pth转onnxnetron可视化onnx转rknnC++实现开源仓库https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorchpth转onnx修改facenet
点PY·2025-02-11 08:58

2025年Python领域最新国际动态与技术趋势解析（截至2025年2月）

一、AI与Python的深度融合：从模型部署到开发工具OpenAI与谷歌的模型竞赛OpenAI近期推出的免费推理模型o3-mini在数学代码生成和物理模拟领域表现突出，尤其在Python生态中，开发者可通过
虫洞没有虫·2025-02-11 08:57

【Windows/C++/yolo开发部署03】将实例分割模型ONNX导出为 TensorRT 引擎：完整记录

完整项目下载地址】：【TensorRT部署YOLO项目：实例分割+目标检测】+【C++和python两种方式】+【支持linux和windows】资源-CSDN文库目录写在前面环境准备1.使用trtexec将ONNX
认识祂·2025-02-09 13:42

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。
jqtree·2025-02-08 19:32

本地部署DeepSeek-R1模型用于企业生产环境：基于Xinference

而非Ollama如何安装和配置Xinference如何下载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型如何在Xinference中运行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型部署成功后
MaxCode-1·2025-02-08 06:50

大模型实战篇之Deepseek二、一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型

然而，传统的模型部署流程往往复杂且耗时。今天，我们将详细介绍如何在阿里云PAIModelGallery上通过零代码的方式一键部署DeepSeek-V3和De
伯牙碎琴·2025-02-07 19:44

ubuntu22.04，瑞芯微RK3568部署YOLOv5(纯干货版)

目录1,训练自己的数据集转换为onnx2，onnx格式→rknn格式3,3588平台部署1,训练自己的数据集转换为onnx在Anaconda的yolov5，进入yolov5根目录，终端运行如下pythonmodels
今夕是何年，·2025-02-07 16:58

Java 大数据模型部署与运维：生产环境的挑战与应对（43）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
青云交·2025-02-06 18:57

yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test

目的：目标实时检测；方法：c++调用yolov5模型；数据资源参考：【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1）_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
mulsh·2025-02-06 12:50

开源数据分析工具 RapidMiner

以下是对RapidMiner的深度介绍：1.概述RapidMiner是一款开源且全面的端到端数据科学平台，支持从数据准备、机器学习、预测分析到模型部署的整个工作流程。
kcarly·2025-02-06 08:21

java调用ONNX模型

一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。
jason.zeng@1502207·2025-02-06 01:30

使用Ollama本地化部署DeepSeek

1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。
·2025-02-05 02:15

LLM大模型部署实战指南：部署简化流程

LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发1.Ollama部署的本地模型()Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型
汀、人工智能·2025-02-04 13:00

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn，mnn，tengine，onnx

对于目标格式，提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等
我的青春不太冷·2025-02-03 04:02

AI大模型部署：Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？

前言近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。Ollama：简单易用的LLM部署工具Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂，即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型，并提供便捷的命令行界面进行管理
大模型部署·2025-02-02 21:11

ONNX推理warning： TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32.

只想用ONNX进行模型推理，加载时报Warning，加载模型时间也特别长。
paradoxjun·2025-02-02 18:48

DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略：三步实现企业级私有化大模型部署

前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架，为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式，并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统：Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
Coderabo·2025-02-02 00:45
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