小结:使用TensorRT推理YOLOv7-tiny(c++)
下载YOLOv7tiny模型：从YOLOv7的release部分下载tiny模型。转换为ONNX模型：利用YOLOv7源码中的export.py脚本，将pytorch模型转换为ONNX模型。转换为TensorRT engine模型：使用Linaom1214仓库中的export.py脚本，将ONNX模型转换为.trt模型。注意，此步骤需在执行推理的设备上进行。
YOLOv10：在树莓派5上部署时，使用PyTorch框架的原生YOLOv10n.pt模型进行推理，检测视频的速度约为8帧/秒。使用ONNX格式模型进行推理时，速度提升至约6帧/秒。当使用OpenVINO方式进行部署测试时，检测视频的速度进一步提高到约7帧/秒左右。
训练完成后，使用YOLOv10提供的导出工具将训练好的模型转换为ONNX格式。安装ONNX Runtime：安装ONNX Runtime，这是一个高性能的推理引擎，支持ONNX格式的模型。执行ONNX推理：使用ONNX Runtime加载ONNX模型，并对输入图像进行推理。推理结果通常包括目标的位置、分类评分和预测类标签。
在yolov8_tensorrt仓库中创建build和weights文件夹。将生成的.wts文件移入weights文件夹中。打开CMakeLists.txt文件，配置CUDA和TensorRT的路径。使用CMake配置项目，选择合适的Visual Studio版本和x64架构，完成项目生成。构建并运行项目：在生成的项目中，将启动项目设置为yolov8。
结构上，YOLOv10在原有基础上添加了PSA与C2f结构中的CBI，优化模型性能。环境配置 通过conda创建虚拟环境，执行特定命令。数据集准备 将训练数据集置于项目目录下，确保数据集符合特定格式。训练模型 导入YOLOv10模块，使用指定训练代码进行模型训练。模型推理 执行推理代码，实现模型在实际场景中的应用。
LangChain:代码世界的魔法师,源码解读带你笑看技术黑洞
通过深入解析LangChain的源码，我们不仅揭示了其构建上下文感知推理应用的奥秘，也看到了其在复杂应用集成与优化中的巨大潜力。在LangChain的魔法世界里，开发者能够解锁更多可能，创造令人惊叹的技术奇迹。
源码入口与分类 Langchain针对文档embedding和faiss构建的处理分为两种情况：首次加载文件生成faiss.index：此时会调用MyFAISS类中的from_documents方法进行初始化。已存在索引时的处理：此时会调用load_local方法利用lru_cache进行缓存，并通过add_documents函数执行向量增量和数据增量操作。
TNN推理框架源码分析:整体架构
TNN推理框架的整体架构主要包括以下几个部分：模型解析：proto_content和model_content拆解：首先，将模型文件中的网络层配置和权重参数逐一拆解，为后续解析过程做好准备。输入输出参数解析：深入剖析模型的输入和输出参数，这些信息是构建LayerInfo对象的基础。
tnnmodel文件主要包含了模型的权重参数，如卷积层的weights、bias等。使用fdLoadFile函数分别读取tnnproto和tnnmodel文件为string格式，用于后续模型解析。模型解析阶段是对tnnproto和tnnmodel文件进行解析的过程，包括Proto解析和model解析两个部分。
腾讯开源新一代推理框架TNN是一款高性能、易用且具有强大社区支持的推理框架。以下是对TNN的具体评价：高性能：TNN通过集成多种深度优化技术，如Winograd优化、量化技术等，显著提升了推理性能。支持BF16和异构计算，使得TNN能够在不同硬件平台上发挥最佳性能，满足多样化的应用需求。
LLM推理2:vLLM源码学习
1、sampling_params.py文件：包含了用于推理的默认参数，通常不需要修改。总结：vLLM通过其创新的PagedAttention技术和一系列系统级优化，显著提高了LLM服务的效率。学习vLLM源码时，应重点关注其内存管理优化、系统级优化以及源码结构和运行方法等方面。
2、总结，vLLM通过高度优化的代码设计，实现了高效、并行的模型推理。其关键在于对分词、缓存管理、模型加载和执行流程的精细控制，以及对线性算子的并行化应用。这些设计使得vLLM能够在大型模型推理中保持高性能和低延迟。
3、模型执行的入口函数：包含推理数据的准备、基于seq的数据封装、数据统计以创建设备相关资源等步骤。seq分析是核心，涉及两层循环处理数据，主要处理seq_len、conTEXT_len、query_len等，以形成实际需要处理的数据长度。整体封装：在seq之上进行统一数据处理。
4、在源码实现层面，vLLM首先构建推理内核引擎（LLMEngine），并在其基础上封装了这些调用方法。我们将从离线批处理（offline bacthed inference）作为切入点，详细探讨内核引擎（LLMEngine）的各个细节，随后再解析在线服务（online serving）的操作流程。
VS编译部署libtorch-yolov5推理运行自己训练的权重文件/模型(CPU和GP...
1、模型转换：如果你已经有了GPU版本的模型，可以跳过此步骤。否则，使用export.py脚本将你的.pt模型转换为libtorch可用的格式。调整脚本中的参数以适应你的数据集.yaml文件和训练权重文件。模型文件复制：导出后的模型文件需要复制到VS项目中相应的文件夹中。
2、模型转换与项目集成 如果你已经有了GPU模型，可以跳过模型转换步骤。首先，使用export.py脚本，根据自己的数据集.yaml文件和训练权重文件调整参数。导出后，将模型文件复制到VS项目中相应的文件夹。 VS项目设置 从官方下载libtorch-yolov5源码，将其文件夹复制到VS项目中。
TensorRT-LLM保姆级教程(二)-离线环境搭建、模型量化及推理_百度...
1、在构建TensorRT引擎时，可使用hf_bloom_convert.py脚本，该脚本提供多种参数选项，包括仅INT8权重量化、INT8 KV CACHE量化等。设置参数后，输出对应模型引擎文件。模型推理阶段，通过运行模型进行评估，并使用rouge指标进行模型质量分析。使用summarize.py脚本可获取常用参数说明，帮助更高效地进行模型推理。
2、方式一：直接下载ONNX模型。访问github仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD...方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。
3、BERT文本分类最佳解决方案之一，通过利用TensorFlow 2进行训练，再使用TensorRT进行推理，显著提升生产应用中的推理速度。单条文本耗时可达00毫秒，实现高效文本分类。在BERT分类模型的训练中，使用了 bert-classification-train-tf2代码库。只需准备标记数据，即可轻松训练模型。
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希望本篇文章《推理源码（推理大全）》能对你有所帮助！
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