利用ONNX runtime对transformer模型进行推理加速

最新推荐文章于 2025-10-12 20:04:26 发布
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#transformer #深度学习 #pytorch

最低0.47元/天 解锁文章
如何使用 ONNX 结合 GPU 加速推理（CUDA 与 cuDNN 简明指南）
黎国溥
09-10 1万+
在深度学习模型推理中，使用 GPU 进行加速是提升模型推理速度的关键方式之一。本文将带大家一步步了解如何使用 ONNX Runtime 结合 NVIDIA 的 CUDA 和 cuDNN 进行 GPU 加速。
HuggingFace Transformers 模型导出到 ONNX 格式
engchina的专栏
03-17 4681
HuggingFace Transformers 模型导出到 ONNX 格式
onnx_transformers：加速的NLP管道，用于在CPU上进行快速推断。 使用Transformers和ONNX运行时构建
02-03
onnx_transformers 加速的NLP管道以进行快速推理 :rocket: 在CPU上内置 :hugging_face: 变压器和ONNX运行时。 安装： pip install git+https://github.com/patil-suraj/onnx_transformers 用法： 注意：这是一个实验项目，仅在PyTorch中进行了测试 流水线API与变压器相似，只是有一些区别，下面将进行说明。 只需提供模型的路径/ URL，如果需要，它将从下载模型并自动创建onnx图并运行推理。 from onnx_transformers import pipeline # Initialize a pipelin
Transformers模型导出：ONNX、TensorRT格式转换指南
gitblog_00167的博客
09-24 550
你是否正在寻找将Hugging Face Transformers模型导出为ONNX或TensorRT格式的完整解决方案？本文将从环境配置、模型导出到性能优化，全面覆盖Transformers模型部署流程，帮助你解决生产环境中的推理效率问题。读完本文后，你将掌握：ONNX格式转换全流程、TensorRT优化关键技术、常见错误解决方案以及不同格式的性能对比分析。 ## 环境准备与依赖安装 ###...
onnx标准 & onnxRuntime加速推理引擎
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qq_33934427的博客
04-12 1万+
onnx标准 & onnxRuntime加速推理引擎 文章目录onnx标准 & onnxRuntime加速推理引擎一、onnx简介二、pytorch转onnx三、tf1.0 / tf2.0 ckpt转onnx四、python onnx的使用1、环境安装2、获得onnx模型权重参数（可视化）3、onnx模型推理 参考博客： ONNX运行时：跨平台、高性能ML推断和训练加速器 python关于onnx模型的一些基本操作 ONNX 與 Azure Machine Learning：建立並加速 M
ONNX模型推理使用多核CPU加速推理
weixin_43999691的博客
05-17 1万+
对于嵌入式设备，将模型转成onnx后，可以方便的将pytorch或者tensorflow的模型在嵌入式设备上运行，但是onnx模型默认只调用一个CPU核心去做推理，所以有些嵌入式设备有多核的CPU，推理推理可以适当的加速。
【Hugging Face】transformers 库中的 convert_graph_to_onnx：将预训练的 Transformer 模型转换为 ONNX 格式
彬彬侠的博客
03-10 1295
convert_graph_to_onnx 是 transformers.convert_graph_to_onnx 提供的一个工具，用于 将 Hugging Face 预训练的 Transformer 模型转换为 ONNX 格式，以便在 高性能推理框架（如 ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO） 中使用。ONNX 可以提高推理速度，适用于 ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO 等高性能推理框架。支持命令行和 Python API，可以方便地转换 BERT
ONNXRuntime部署LSTR Transformer实时车道线检测包含C++和Python源码+模型+说明.zip
05-02
标题中的“ONNXRuntime部署LSTR Transformer实时车道线检测”涉及了多个IT领域的知识点，包括深度学习、模型转换与推理引擎、以及编程语言的应用。现在，让我们深入探讨这些主题。 首先，ONNX（Open Neural Network...
使用Onnxruntime对onnx模型量化介绍
最新发布
2401_85384231的博客
10-12 471
Onnxruntime不支持量化感知训练（QAT），只支持训练后量化（PTQ）
onnxruntime-win-x64-1.14.0.zip
12-20
ONNX Runtime是一个高性能的机器学习推理引擎，主要用于部署机器学习模型。它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这是一个开放的模型格式，允许AI研究人员和开发人员在不同的框架之间转换和共享模型，...
ONNX Runtime推理引擎：什么是ONNX与怎么去使用ONNX ？
qq_43664407的博客
06-12 1952
"ONNX Runtime 正在成为AI世界的'HTTP协议'——它让模型在不同平台间的流动如同信息在互联网中的传输一样自由。通过解耦训练框架与部署环境，开发者终于能够专注于创造价值本身，而非陷于适配不同硬件的泥沼。
VIT(vision transformer)onnx模型解析
weixin_43999691的博客
03-09 2971
VIT(vision transformer)的ONNX解析
EQTransformer-onnx-convertor:EQTransformer ONNX转换器
04-09
EQTransformer-onnx转换器 EQTransformer ONNX转换器 工作正在进行中。 不要使用它。 参考 均衡器
SwinTransformer/Video-Swin-Transformer模型导出ONNX格式完全指南
gitblog_00105的博客
06-29 437
SwinTransformer/Video-Swin-Transformer模型导出ONNX格式完全指南 前言 在深度学习领域，模型部署是项目落地的重要环节。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的模型格式，能够帮助开发者实现跨框架的模型转换与部署。本文将详细介绍如何将SwinTransformer/Video-Swin-Transformer模型导出为O...
PyTorch：模型推理加速之onnx
皮皮blog
01-18 4826
Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。
swin transformer 转 onnx
blueblood7的专栏
10-29 4515
swin transformer 代码非官方实现，但是好理解。 转 onnx 代码： import torch from swin_transformer_pytorch import swin_t pth_filename = './demo.pth' # 训练好的权重 onnx_filename = './demo.onnx' net = swin_t() weights = torch.load(pth_filename) #net.load_state_dict(weights) n..
ONNX深入研究（1）：AI模型优化与加速方法
新缸中之脑
08-15 2111
得益于现有的硬件和加速器，深度学习在 2010 年代初开始兴起，在这种支持下，研究人员和工程师提出了更复杂、更大的模型。然而，内存消耗和执行时间等限制仍然是一个挑战。由于计算资源的限制，这些挑战在工程和商业领域变得更加突出。近年来，随着更大、更复杂的模型的普及，优化模型以使其能够以最小的资源消耗输出尽可能高的质量已成为一个关键问题。这一主题在深度学习模型的推理阶段的重要性是双重的。这种重要性除了运行时的优化（速度和内存消耗）外，还与模型训练环境和推理环境之间的差异有关。
Transformer onnx模型的导出
weixin_42961017的博客
05-15 4222
transformer模型导出onnx模型的方法介绍。
ONNX小白入门(1)：sentence-transformer 提取embedding模型转onnx
mantoureganmian的专栏
07-21 4348
onnx转换的时候，tokenizer部分是无法被onnx的，只有你backone模型才能进行转onnx，不要问我为啥，因为我也不知道。很多时候，我也不知道这段代码啥意思，但是作为应用人员，不要在意这段代码到底干了啥，除非必要。这里不仅展示了如何转onnx，还有你部署时候，所需要的所有的文件，都打包到一个文件夹中了。本文适合小白入门，以自己训练的句子embedding模型为例，像大家展示了如何手动将。误差数值很小，结果OK。的模型转为onnx。
在边缘设备上使用ONNXRuntime部署Transformer模型进行车道线检测时，如何进行模型优化以确保实时性和轻量化？
10-27
参考资源链接：[轻量化部署：使用ONNXRuntime实现端到端车道线检测](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/21k9m9kfoi?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在使用ONNXRuntime部署Transformer模型进行车道线检测的过程中，确保模型的实时性和轻量化是一个关键挑战。首先，模型的轻量化通常涉及到模型压缩技术，如剪枝、量化或知识蒸馏，这些都是在模型训练阶段就应考虑的问题。通过减少模型的参数和计算量，可以显著降低模型的内存占用和推理时间，这对于边缘设备尤为重要。 在转换模型为ONNX格式时，使用模型优化工具如ONNX Optimizer可以帮助去除冗余节点，简化模型结构，进一步优化模型。此外，ONNXRuntime支持对模型中的特定操作进行优化，比如使用高效的算子实现来替代传统的计算方法，提高推理速度。 针对ONNXRuntime的配置优化，开发者可以调整并行执行策略、内存分配和线程池大小等参数来提高性能。例如，通过设置合理的并发线程数，可以让推理引擎更好地利用多核处理器的能力，同时避免过度资源消耗导致的性能下降。此外，对输入图像进行预处理，如缩放和裁剪，可以在不损失过多精度的情况下减少计算量，从而提高实时性。 实践中，可以利用ONNXRuntime的性能分析工具来监控和诊断性能瓶颈，然后根据分析结果进行针对性的优化。例如，如果发现内存分配和释放是性能瓶颈，可以通过重用内存缓冲区来解决。如果是计算密集型的操作，可以考虑引入高效的硬件加速器或GPU支持。 总的来说，通过在模型训练、转换和部署阶段进行综合优化，以及合理配置ONNXRuntime的运行参数，可以有效地实现高效且轻量化的Transformer模型车道线检测系统，满足边缘设备对实时性的严苛要求。为了更深入地了解这些技术细节和操作步骤，建议参考资源《轻量化部署：使用ONNXRuntime实现端到端车道线检测》，它提供了丰富的案例和代码示例，帮助开发者快速掌握从模型训练到部署的全流程。 参考资源链接：[轻量化部署：使用ONNXRuntime实现端到端车道线检测](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/21k9m9kfoi?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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