色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

在 NGC 上玩轉新一代推理部署工具 FastDeploy,幾行代碼搞定 AI 部署

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:未知 ? 2022-12-13 19:50 ? 次閱讀

號外:

全場景高性能 AI 部署工具

FastDeploy 發版 v1.0

幾行代碼搞定 AI 部署,快速使用 150+ 預置部署示例,支持 CV、NLP、Speech、Cross-model 模型,并提供開箱即用的云邊端部署體驗,實現 AI 模型端到端的推理性能優化。

歡迎廣大開發者使用 NVIDIA 與飛槳聯合深度適配的 NGC 飛槳容器,在 NVIDIA GPU 上進行體驗 FastDeploy!

全場景高性能 AI 部署工具 FastDeploy

人工智能技術在各行各業正加速應用落地。為了向開發者提供產業實踐推理部署最優解,百度飛槳發起了 FastDeploy 開源項目。FastDeploy 具備全場景、簡單易用、極致高效三大特點。

(1)簡單易用:幾行代碼完成 AI 模型的 GPU 部署,一行命令切換推理后端,快速體驗 150+ 熱門模型部署

FastDeploy 精心設計模型 API,不同語言統一 API 體驗,只需要幾行核心代碼,就可以實現預知模型的高性能推理,極大降低了 AI 模型部署難度和工作量。一行命令切換 TensorRT、Paddle Inference、ONNX Runtime、Poros 等不同推理后端,充分利用推理引擎在 GPU 硬件上的優勢。

import fastdeploy as fd
import cv2
option = fd.RuntimeOption()
option.use_gpu()
option.use_trt_backend() # 一行命令切換使用 TensorRT部署
model = fd.vision.detection.PPYOLOE("model.pdmodel", 
                                    "model.pdiparams", 
                                    "infer_cfg.yml",
                                    runtime_option=option)
im = cv2.imread("test.jpg")
result=model.predict(im)

FastDeploy 幾行命令完成 AI 模型部署

FastDeploy 支持 CV、NLP、Speech、Cross-modal(跨模態)四大 AI 領域,覆蓋 20 多主流場景、150 多個 SOTA 產業模型的端到端示例,包括圖像分類、圖像分割、語義分割、物體檢測、字符識別(OCR)、人臉檢測、人臉關鍵點檢測、人臉識別、人像扣圖、視頻扣圖、姿態估計、文本分類、信息抽取、文圖生成、行人跟蹤、語音合成等。支持飛槳 PaddleClas、PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleOCR、PaddleNLP、PaddleSpeech 6 大熱門 AI 套件的主流模型及生態(如 PyTorch、ONNX 等)熱門模型的部署。

ce727aea-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

FastDeploy 在 NVIDIA GPU、Jetson上的 AI 模型部署庫

(2)全場景:支持多框架,輕松搞定 PaddlePaddle、PyTorch、ONNX 等模型部署

FastDeploy 支持 TensorRT、Paddle Inference、ONNX Runtime、Poros 推理引擎,統一部署 API,只需要一行代碼,便可靈活切換多個 GPU 推理引擎后端。內置了 X2Paddle 和 Paddle2ONNX 模型轉換工具,只需要一行命令便可完成其他深度學習框架到飛槳以及 ONNX 的相互轉換,讓其他框架的開發者也能通過 FastDeploy 體驗到飛槳模型壓縮與推理引擎的端到端優化效果。覆蓋 GPU、Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson AGX、Jetson Orin 等云邊端場景全系列 NVIDIA 硬件部署。同時支持服務化部署、離線部署、端側部署方式。

cefeae48-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

(3)極致高效:一鍵壓縮提速,預處理加速,端到端性能優化,提升 AI 算法產業落地

FastDeploy 集成了自動壓縮工具,在參數量大大減小的同時(精度幾乎無損),推理速度大幅提升。使用 CUDA 加速優化預處理和后處理模塊,將 YOLO 系列的模型推理加速整體從 41ms 優化到 25ms。端到端的優化策略,徹底解決 AI 部署落地中的性能難題。更多性能優化,歡迎關注 GitHub 了解詳情。

https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy

cf2995a4-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

FastDeploy 一行命令實現自動壓縮,充分利用硬件資源提升推理速度

cf465f7c-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

FastDeploy 提升 AI 任務端到端推理速

直播預告:服務化部署高并發調優實戰

12 月 12 日 - 12 月 30 日,《產業級 AI 模型部署全攻略》系列直播課程,FastDeploy 聯合 10 家硬件公司與大家直播見面。

12 月 14 日 20:30 開始,NVIDIA 與百度資深專家將為大家帶來以“一鍵搞定服務化部署,實現穩定高并發服務”為主題的精彩分享,詳細解說 FastDeploy 服務化部署實戰教學,以及如何提升 GPU 利用率和吞吐量!歡迎大家掃碼報名獲取直播鏈接,加入交流群與行業精英深度共同探討 AI 部署落地話題

一鍵搞定服務化部署

實現穩定高并發服務

cf8eaeb2-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

12 月 14 日,星期三,20:30

精彩亮點

  • 企業級 NGC 容器,快速獲取強大的軟硬件能力

  • 三行代碼搞定 AI 部署,一鍵體驗 150+ 部署 demo

  • 服務化部署實戰教學,提升 GPU 利用率和吞吐量

會議嘉賓

cfa5c0fc-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg

Adam | NVIDIA 亞太區資深產品經理

cfd0522c-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

Jason|百度資深研發工程師

參與方式

d0400824-7adb-11ed-8abf-dac502259ad0.png

掃碼報名獲取直播鏈接


原文標題:在 NGC 上玩轉新一代推理部署工具 FastDeploy,幾行代碼搞定 AI 部署

文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。


聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 英偉達
    +關注

    關注

    22

    文章

    3770

    瀏覽量

    90989

原文標題:在 NGC 上玩轉新一代推理部署工具 FastDeploy,幾行代碼搞定 AI 部署

文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    AI模型部署邊緣設備的奇妙之旅:目標檢測模型

    應用而設計,模塊的參數如下圖所示。 這個模塊有著個很吸引人的特點與飛槳低代碼開發工具 PaddleX 完美適配,配合飛槳星河社區 Al Studio, 可以實現鍵訓練;配合凌智視覺
    發表于 12-19 14:33

    如何開啟Stable Diffusion WebUI模型推理部署

    如何開啟Stable Diffusion WebUI模型推理部署
    的頭像 發表于 12-11 20:13 ?92次閱讀
    如何開啟Stable Diffusion WebUI模型<b class='flag-5'>推理</b><b class='flag-5'>部署</b>

    AI模型部署邊緣設備的奇妙之旅:如何實現手寫數字識別

    種更適合生產環境的框架來部署。此外,許多推理引擎和硬件加速器也支持ONNX格式,從而進步加快了模型部署的速度。 凌智視覺模塊中模型轉換就
    發表于 12-06 17:20

    用Ollama輕松搞定Llama 3.2 Vision模型本地部署

    Ollama 是個開源的大語言模型服務工具,它的核心目的是簡化大語言模型(LLMs)的本地部署和運行過程,請參考《Gemma 2+Ollama算力魔方
    的頭像 發表于 11-23 17:22 ?937次閱讀
    用Ollama輕松<b class='flag-5'>搞定</b>Llama 3.2 Vision模型本地<b class='flag-5'>部署</b>

    如何在STM32f4系列開發板上部署STM32Cube.AI

    已下載STM32Cube.AI擴展包,但是無法使用,感覺像是沒有部署AI模型,我是想要通過攝像頭拍照,上傳圖像后,經過開發板處理器進行AI模型處理識別過后,告訴我識別結果,顯示
    發表于 11-18 09:39

    設備利用AI Edge Torch生成式API部署自定義大語言模型

    ,從而無縫地將新的設備端生成式 AI 模型部署到邊緣設備。本文是 Google AI Edge 博客連載的第二篇。
    的頭像 發表于 11-14 10:23 ?420次閱讀
    <b class='flag-5'>在</b>設備<b class='flag-5'>上</b>利用<b class='flag-5'>AI</b> Edge Torch生成式API<b class='flag-5'>部署</b>自定義大語言模型

    YOLOv6LabVIEW中的推理部署(含源碼)

    相關介紹文章,所以筆者實現YOLOv6 ONNX LabVIEW中的部署推理后,決定和各位讀者分享下如何使用LabVIEW實現YOLO
    的頭像 發表于 11-06 16:07 ?243次閱讀
    YOLOv6<b class='flag-5'>在</b>LabVIEW中的<b class='flag-5'>推理</b><b class='flag-5'>部署</b>(含源碼)

    企業AI模型部署怎么做

    AI模型部署作為這轉型過程中的關鍵環節,其成功實施對于企業的長遠發展至關重要。在此,AI部落小編為您介紹企業AI模型
    的頭像 發表于 11-04 10:15 ?151次閱讀

    使用OpenVINO Model Server在哪吒開發板上部署模型

    OpenVINO Model Server(OVMS)是個高性能的模型部署系統,使用C++實現,并在Intel架構部署進行了優化,使用OpenVINO 進行
    的頭像 發表于 11-01 14:19 ?273次閱讀
    使用OpenVINO Model Server在哪吒開發板上<b class='flag-5'>部署</b>模型

    混合部署 | RK3568同時部署RT-Thread和Linux系統-迅為電子

    混合部署 | RK3568同時部署RT-Thread和Linux系統-迅為電子
    的頭像 發表于 09-06 15:32 ?411次閱讀
    混合<b class='flag-5'>部署</b> | <b class='flag-5'>在</b>RK3568<b class='flag-5'>上</b>同時<b class='flag-5'>部署</b>RT-Thread和Linux系統-迅為電子

    三行代碼完成生成式AI部署

    LLM加載與推理部署能力,實現了OpenVINO對CNN網絡、生成式模型、LLM網絡主流模型的全面推理支持。
    的頭像 發表于 08-30 16:49 ?413次閱讀
    三行<b class='flag-5'>代碼</b>完成生成式<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>部署</b>

    簡單兩步使用OpenVINO?搞定Qwen2的量化與部署任務

    英特爾 OpenVINO? 工具套件是款開源 AI 推理優化部署工具套件,可幫助開發人員和企
    的頭像 發表于 04-26 09:39 ?1653次閱讀
    簡單兩步使用OpenVINO?<b class='flag-5'>搞定</b>Qwen2的量化與<b class='flag-5'>部署</b>任務

    簡單三步使用OpenVINO?搞定ChatGLM3的本地部署

    英特爾 OpenVINO? 工具套件是款開源 AI 推理優化部署工具套件,可幫助開發人員和企
    的頭像 發表于 04-03 18:18 ?2050次閱讀
    簡單三步使用OpenVINO?<b class='flag-5'>搞定</b>ChatGLM3的本地<b class='flag-5'>部署</b>

    使用CUBEAI部署tflite模型到STM32F0中,模型創建失敗怎么解決?

    看到CUBE_AI已經支持到STM32F0系列芯片,就想拿來入門嵌入式AI。 生成的模型很小,是可以部署到F0的,但是直無法創建成功。
    發表于 03-15 08:10

    基于OpenCV DNN實現YOLOv8的模型部署推理演示

    基于OpenCV DNN實現YOLOv8推理的好處就是代碼就可以部署Windows10系統、烏班圖系統、Jetson的Jetpack系
    的頭像 發表于 03-01 15:52 ?1584次閱讀
    基于OpenCV DNN實現YOLOv8的模型<b class='flag-5'>部署</b>與<b class='flag-5'>推理</b>演示
    主站蜘蛛池模板: 成人在无码AV在线观看一| 丰满的寡妇hd高清在线观看| 东莞桑拿美女| 黄桃AV无码免费一区二区三区| 美女伸开两腿让我爽| 日本妈妈在线观看中文字幕| 亚洲AV无码一区二区色情蜜芽| 1级午夜影院费免区| 高H黄暴NP辣H一女多男| 久久re热线视频国产| 色爱AV综合区| 中文无码热在线视频| 国产AV亚洲一区精午夜麻豆 | 国产精品久久高潮呻吟无码| 精品久久免费视频| 日本人bbwbbwbbwbbw| 一本道久久综合久久88| 国产 亚洲 中文在线 字幕 | 亚洲人成伊人成综合网久久久| 99久久中文字幕伊人情人| 国产在线午夜| 青青青草免费| 在线广播收听| 国产亚洲精品久久久999无毒| 欧美末成年videos丨| 一品道门在线视频高清完整版| 冠希和阿娇13分钟在线视频| 妹妹成人网| 亚洲精品美女久久777777| 大中国免费视频大全在线观看| 狼与美女谐音歌词| 精彩国产萝视频在线| 甜涩性爱下载| 日本视频久久| 91九色视频在线观看| 九九电影伦理片| 香港成人社区| 郭德纲于谦2012最新相声| 女攻男受高h全文肉肉| 在线精品视频免费观看| 国内精品乱码卡一卡2卡三卡|