文章目录前言一、工具包内容二、工具包下载链接三、工具包安装步骤四、实现物体识别五、实现图像分割六、自然场景下的文字识别七、人体关键点检测总结前言前面给大家介绍了自己开发的LabVIEWai视觉工具包，后来发现有一些onnx模型无法使用opencvdnn加载，所以就有了今天的onnxruntime工具包，如果你喜欢pytorch或者习惯onnx模型，那这个开放神经网络交互工具包【ONNX】你应该会喜欢。一、工具包内容这个开放神经网络交互工具包主要优势如下：1.图形化编程，无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目;2.支持Caffe2,PyTorch,MXNet，ML.NET，TensorRT和M
文章目录一、模型转换onnx2trt二、配置环境变量三、调用推理python示例代码C++代码示例测试使用：【Win10+cuda11.0+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1】关于安装一、模型转换onnx2trt方法1：使用wang-xinyu/tensorrtx部署yolov5方法：https://wangsp.blog.csdn.net/article/details/121718501方法2：使用tensorRT转成engine方法3：使用C++onnx_tensorrt将onnx转为trt的推理engine参考【python方法参考】方法4：直接使用TensorRT部
朋友们，AIGC性能优化大赛已经结束了，看新闻很多队员已经完成了答辩和领奖环节，我根据内幕人了解到，比赛的最终代码及结果是不会分享出来的，因为办比赛的目的就是吸引最优秀的代码然后给公司节省自己开发的成本，相当于外包出去了，应该是不会公开的。抱着技术共享及开放的精神，我今天把以自己复赛排名top10的经验分享出来，希望可以给参赛的朋友提供一些有帮助的信息（个人账号：我是你的狼哥）。首先，我把比赛的草稿版本分享出来：文本生成：AIGC推理性能优化比赛_复赛及初赛第10名经验分享-飞桨AIStudio这个版本省略了很多内容，因为最原始的版本里面存在大量的临时文件、测试文件和个人代码，这个版本相当于阉
LLMs之LLaMA2：基于text-generation-webui工具来本地部署并对LLaMA2模型实现推理执行对话聊天问答任务(一键安装tg webui+手动下载模型+启动WebUI服务)、同时微调LLaMA2模型(采用Conda环境安装tg webui+PyTorch→CLI/GUI下载模型→启动WebUI服务→GUI式+LoRA微调→加载推理)之图文教程详细攻略目录基于TextgenerationwebUI工具实现对话聊天大模型应用一、本地部署实现推理
今天我们介绍一篇论文《REACT:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels》，它是来自谷歌研究院和普林斯顿大学的一组研究人员在探索了在语言模型中结合推理和行为的潜力后发布的结果。虽然大型语言模型(LLM)推理(思维链提示)和行动(行动计划生成)的能力已经作为单独的主题进行了研究，但这是第一次将这两种能力组合到一个系统中。所以我觉得这是一篇重要的论文，因为ReAct框架允许虚拟代理使用诸如连接到web和SQL数据库之类的工具，所以可以提供几乎无限的扩展。推理和行动的力量人类智能的特点是将以任务为导向的行动和关于下一步行动的推理无缝结合。这种能力使
1.背景近期，GPT大模型的发布给自然语言处理（NLP）领域带来了令人震撼的体验。随着这一事件的发生，一系列开源大模型也迅速崛起。依据一些评估机构的评估，这些开源模型大模型的表现也相当不错。一些大模型的评测情况可以去这里查询：Huggingface的OpenLLM排行榜，UC伯克利发布大语言模型排行榜等。随着大模型的发展，大模型的训练与部署技术变的非常重要了。我们调研了LORA与QLORA等微调训练技术，以及GPTQ量化部署技术。在跑通最小Demo并验证效果后，把这些技术集成到KubeAI平台(得物AI平台)，提供给大家去快速上手。本篇主要分为技术理论与技术实战两个部分去讲解。技术理论主要讲解
文章目录概述1.环境部署`YOLOv5`算法`ONNX`模型获取`opencv-python`模块安装2.关键代码2.1模型加载2.2图片数据预处理2.3模型推理2.4推理结果后处理2.4.1NMS2.4.2score_threshold过滤2.4.3bbox坐标转换与还原3.示例代码(可运行)3.1未封装3.2封装成类调用概述本文档主要描述python平台，使用opencv-python深度神经网络模块dnn,推理YOLOv5模型的方法。文档主要包含以下内容：opencv-python模块的安装YOLOv5模型格式的说明ONNX格式模型的加载图片数据的预处理模型推理推理结果后处理，包括NMS
该教程能教会读者如何使用本地服务器使用VITS微调训练自己的想要的角色的声音并且本地推理，注意只能使用linux版本进行训练，但是推理可以在windows上完成。操作系统：Linux（Ubuntu20.04）Python版本：3.9使用Conda虚拟环境STEP0 使用conda配置虚拟环境(个人习惯，也可以直接在本地服务器上嗯配)condacreate-nvitspython=3.9activatevitsSTEP1复制代码库并安装运行环境gitclonehttps://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning.gitpipinstallimagei
目录一、clone仓库二、数据集下载与处理1、数据集下载2、数据集标记化（耗时较长）三、修改配置四、开始训练五、模型推理六、train.py训练代码讲解1、导包2、定义模型训练参数与相关设置3、加载模型配置4、迭代生成数据5、模型初始化6、设置自动混合精度与优化函数7、损失评估与学习率获取8、日志保存初始化9、循环训练七、run.c推理代码讲解1、结构及内存管理2、模型初始化：读取checkpoint3、神经网络模块4、main函数入口Llama2，基于优化的Transformer架构，是MetaAI正式发布的最新一代开源大模型，一系列模型（7b、13b、70b）均开源可商用，效果直逼gpt3
