TensorRT模型部署的实战应用。

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简介：
我们隆重推出一套全新的课程——深度学习-TensorRT模型部署实战，该课程于2022年4月推出，并提供完整版视频教程以及配套的代码和课件资源。本课程内容被细分为四个主要部分，旨在系统地掌握TensorRT模型的部署技巧。首先，第一部分将深入探讨CUDA驱动API的使用，涵盖错误处理、上下文管理等关键方面，并帮助学员理解驱动API的定位以及良好的CUDA开发习惯。其次，第二部分将专注于CUDA运行时API的精简优化，力求在功能足够的基础上实现代码的简洁高效，同时教授核函数编写以加速模型预处理（例如仿射变换），并分享YOLOv5后处理加速的方法，以及共享内存的应用技巧。第三部分将聚焦于TensorRT的基础知识，包括模型编译、推理流程的学习、ONNX解析器的应用、ONNX结构与编辑修改方法以及int8量化技术的掌握。此外，还将介绍插件开发流程和简化的插件开发方法，并探讨动态shape的应用。最后，第四部分则以项目为驱动力，通过大量具体的案例（如分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测等）相结合Huggingface, insightface, mmedetection, onnxruntime, openvino等框架和技术，学习针对深度学习应用所需的封装技术、多线程技术和框架设计技术。

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客服

TensorRT深度学习模型部署实战

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《TensorRT深度学习模型部署实战》是一本专注于使用NVIDIA TensorRT进行高效深度学习模型优化与部署的技术书籍，适合AI开发者和研究人员提升生产环境下的模型性能。现在为大家介绍一套新课程——深度学习-TensorRT模型部署实战。这套2022年4月推出的完整版视频教程包含代码与课件资源。该课程分为四个部分：第一部分：CUDA-驱动API精简，涵盖CUDA驱动API的使用、错误处理方法以及上下文管理技巧，并介绍其在开发中的位置和最佳实践。第二部分：CUDA-运行时API精简。此章节将教授如何利用CUDA运行时API进行编程，重点在于简化操作并确保实用性。内容包括编写核函数以加速模型预处理（如仿射变换），掌握Yolov5后端处理的优化策略以及共享内存的应用技巧。第三部分：TensorRT基础学习。这部分课程涵盖TensorRT的基础知识，包括如何编译和推理模型、使用ONNX解析器，并深入探讨ONNX结构及其编辑修改方法；同时还会讲解int8量化技术、插件开发流程及简化版插件开发策略以及动态shape的应用技巧。第四部分：TensorRT高级应用。通过项目驱动的方式学习大量具体的深度学习案例，如分类器、目标检测等，掌握针对这些任务的封装技术和多线程技术，并了解框架设计的相关知识和技术细节。

TensorRT模型部署实战课程-深度学习

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本课程深入浅出地讲解如何使用TensorRT进行深度学习模型的优化与高效部署，适合希望提升推理速度的技术爱好者和开发者。分享一套深度学习课程——《深度学习-TensorRT模型部署实战》，大家可以下载学习。

TensorRT模型部署实战——深度学习视频课程

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本课程聚焦于TensorRT在深度学习模型中的高效部署技术，通过实战案例深入解析如何优化和加速神经网络推理过程。适合希望提升AI应用性能的专业人士学习。分享课程——深度学习-TensorRT模型部署实战（2022年4月新课），提供完整版视频教程下载，并附带代码、课件。本课程分为四个部分：第一部分：精简CUDA-驱动API，涵盖CUDA驱动API的使用方法、错误处理和上下文管理技巧。这部分内容还会介绍驱动API的位置及其开发习惯。第二部分：精简CUDA-运行时API，侧重于学习如何利用CUDA运行时API进行编程，并通过实例讲解核函数加速模型预处理（仿射变换）的方法以及YOLOv5的后处理加速技术。此外，还将探讨共享内存的应用技巧。第三部分：TensorRT基础教程，包括了解和掌握TensorRT中的模型编译与推理流程、ONNX解析器使用方法及ONNX结构分析与编辑修改技能；并深入讲解整数定点量化（int8）、插件开发步骤以及动态shape的灵活应用等核心概念和技术点。第四部分：TensorRT高级进阶，以实际项目为驱动，涵盖大量具体案例如分类器、目标检测、姿态识别、场景分割等多种应用场景，并详细解析深度学习所需封装技术、多线程处理及框架设计等相关知识。

TensorRT助力Segment-Anything算法部署：SGA优质大模型实战项目

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本项目介绍如何利用TensorRT优化和加速Segment-Anything模型的部署过程，实现高效的大规模图像分割应用。在本项目实战中，我们将深入探讨如何利用TensorRT这一高效的深度学习推理库来加速Segment-Anything（SGA）的部署。SGA是一个高质量的大模型算法，能够处理各种复杂的图像分割任务；而TensorRT则为这类模型提供了性能优化平台，确保它们能够在实际应用中快速、高效地运行。 TensorRT是NVIDIA推出的一款工具，用于深度学习推理中的优化和部署工作。它通过静态图优化、多精度计算及硬件加速等方式显著提高模型的运行速度并降低延迟，同时保持预测精度不变。对于大型模型如SGA而言，这种优化尤为重要，因为它能够使模型在资源有限的设备上也能高效运行。 Segment-Anything算法是一种图像分割技术，其目标是对输入图像中的每个像素进行分类以识别出特定对象或区域。它可以应用于医疗影像分析、自动驾驶及遥感图像处理等多个领域。SGA的优势在于通用性和准确性，但因其复杂度较高而对计算资源有较大需求。在使用TensorRT部署SGA的过程中，我们首先需要将训练好的模型转换为TensorRT兼容格式。这通常涉及模型序列化和优化过程，包括保存权重、简化网络结构以及重构计算图等步骤。在此过程中，我们可以选择不同精度模式（如FP32、FP16或INT8），以平衡精度与效率。接下来，我们需要配置TensorRT引擎构建参数，设置工作内存大小及其他优化选项。此阶段至关重要，因为它直接影响到模型运行性能表现。对于大模型而言，则可能需要调整内存管理策略来适应复杂结构需求。部署时使用构建好的TensorRT引擎进行推理操作包括输入数据预处理、执行以及后处理输出等环节。预处理通常涉及格式转换及尺度调整；在执行阶段，TensorRT将利用GPU的并行计算能力快速完成任务；而后处理则根据具体应用场景将模型结果转化为可理解形式。为了确保部署后的性能和精度，我们需要进行基准测试与验证工作。这可以通过运行标准图像集，并比较使用TensorRT部署前后的时间及预测一致性来实现。当满足预期指标后，SGA就可以在实际环境中稳定运行了。结合TensorRT与Segment-Anything为大规模、高精度的图像分割任务提供了高效且可靠的路径选择。通过合理利用TensorRT优化功能可以克服大型模型推理时遇到的一些性能瓶颈问题，并让SGA等算法能够在实践中发挥出最佳效果。项目实战中，开发者需要熟练掌握TensorRT使用方法并针对特定模型进行相应调整以实现最理想的部署结果。

YOLO-TensorRT部署-使用yolo-tensorrt-master.zip

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本项目提供了一个基于TensorRT优化过的YOLO目标检测模型部署方案，通过yolo-tensorrt-master.zip文件实现高效推理。适合需要高性能计算资源的深度学习应用开发人员参考使用。在当前的人工智能与机器学习领域，深度学习模型的部署是一个关键环节。YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的实时对象检测系统因其轻量级及高效性而受到广泛欢迎。TensorRT是NVIDIA推出的一种高性能推理加速器，专为优化和部署深度学习模型设计。因此，将YOLO与TensorRT结合使用可以在NVIDIA硬件平台上实现高效的部署，并显著提升检测速度和效率。压缩包文件名为“yolo-tensorrt 部署-yolo-tensorrt-master.zip”，很可能包含用于整合YOLO模型与TensorRT的资源及代码。该文件可能包括为YOLO定制的TensorRT引擎构建工具、优化脚本、部署指南、API接口以及预训练模型等，帮助开发者快速搭建高效的实时对象检测系统。处理这类文件时通常需要具备一定的深度学习知识和使用经验，同时对YOLO架构有所了解。整个部署过程大致包含模型转换（将YOLO从训练框架转为TensorRT支持的格式）、网络图解析、层优化（如张量核心融合及内核自动调优等）、精度校准以及最终引擎生成与测试步骤。这些操作旨在保证检测准确性的同时，最大化提升推理速度。此外，该压缩包可能还包括一些辅助性文档以帮助理解部署过程和解决故障问题。对于寻求将YOLO模型应用于边缘设备（如自动驾驶汽车、智能监控系统）的开发者来说，此资源可显著简化工作流程。在选择YOLO版本时也需考虑不同场景需求，例如速度与准确性的权衡。常见的选项包括YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5等，每种都有其特点和适用范围。结合TensorRT后，这些版本的性能将得到进一步优化以适应高性能计算环境。该压缩包对于希望在实际应用中快速部署高效且准确的对象检测系统的开发者及研究人员来说是一份宝贵的资源。通过使用经过TensorRT优化后的YOLO模型，可以有效减少延迟并提升吞吐量，从而满足自动驾驶、视频监控和安防等对实时性要求较高的应用场景需求。随着深度学习技术的不断发展，类似的技术整合与优化将变得越来越普遍。

Yolov4-Triton-Tensorrt: 在Triton Inference服务器上用TensorRT优化部署YOLOv4模型

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本文介绍了如何在NVIDIA Triton推理服务器中利用TensorRT技术对YOLOv4模型进行高效优化和部署，实现高性能的实时目标检测服务。使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4展示了如何将YOLOv4作为优化引擎部署到该服务器上。Triton Inference Server具有许多现成的优势，可用于模型部署，例如GRPC和HTTP接口，在多个GPU上自动调度，共享内存（甚至在GPU上），运行状况度量和内存资源管理。TensorRT通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络，并将所有不支持的图层添加为插件。构建TensorRT引擎除了需要一个具有GPU支持的docker环境外，不需要其他依赖项。我们将在TensorRT NGC容器内运行所有的编译工作以避免必须本地安装TensorRT。要获取带有我们的回购代码的可运行TensorRT容器，请执行以下命令： ``` cd yourwork ```

YOLOv8模型训练与部署（实战）

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本课程详细讲解YOLOv8目标检测模型的训练过程及部署方法，通过实际操作帮助学员掌握该技术的应用技巧。 YOLOv8模型训练与部署（实战）