模型部署学习笔记（一）

关于部署：推断（Inference）的实际部署有多种可能，可能部署在Data Center（云端数据中心），比如说大家常见的手机上的语音输入，目前都还是云端的，也就是说你的声音是传到云端的，云端处理好之后把数据再返回来；还可能部署在嵌入端，比如说嵌入式的摄像头、无人机、机器人或车载的自动驾驶，当然车载的自动驾驶可能是嵌入式的设备，也可能是一台完整的主机，像这种嵌入式或自动驾驶，它的特点是对实时性要求很高。
https://blog.youkuaiyun.com/intflojx/article/details/81778648

一、ONNX(Open Neural Network Exchange)

1、是什么：ONNX是微软和 Facebook 发布的一个深度学习开发工具生态系统，定义了一种和环境、平台均无关的标准的、开放的格式，用于表示深度学习模型。

2、作用：“翻译”

①连接不同深度学习框架，使得不同的模型可以转换；

②采用相同格式存储模型数据并交互，让不同的神经网络开发框架互通互用。

3、常见转换路线：

• Pytorch —— ONNX —— TensorRT
• Pytorch —— ONNX —— TVM
• TensorFlow —— ONNX —— NCNN

二、TensorFlow Serving：TensorFlow提供的部署线上模型推理方案，将训练好的模型直接上线并提供服务。将模型部署到线上，并提供合适的接口给外部调用。

三、NCNN和TensorRT：将从云端完成训练后的算法高效迁移到异构的边缘智能芯片上执行。【边缘、芯片推理】

1、NCNN：腾讯推出的针对移动部署的推理框架，无第三方依赖，在手机端CPU运算速度优于开源框架，可以在PC端进行推理；针对CPU的性能进行部署优化；其推理所需要的网络文件和权重文件分别为(.param、.bin)。

2、TensorRT：NVIDIA打造的cuda神经网络推理库，是一个C++库；将其他框架的模型统一全部转换到TensorRT中，然后在TensorRT中针对Nvidia自家的GPU优化，进行部署加速，针对运行时性能自动优化训练过的神经网络；针对GPU和CPU来优化和加速模型推理，支持INT8量化和FP16量化，只能在GPU设备进行；TensorRT支持.engine格式，关于其他格式文件到该格式文件的转换方式有以下两种：

①开源框架训练的模型——ONNX——.engine

②直接用tensorrt将训练的模型转化为.engine(tensorrt，开源项目，将项目转换和部署集合)