Adlik开源项目安装与使用指南

Adlik开源项目安装与使用指南

AdlikAdlik: Toolkit for Accelerating Deep Learning Inference项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adlik

Adlik是一款旨在加速云端与嵌入式环境中的深度学习推理过程的端到端优化框架。通过本指南，您将了解其基本结构、关键文件以及如何进行配置和启动。

1. 项目目录结构及介绍

Adlik的仓库结构精心设计以支持模型编译和推理服务两大部分。以下是一般的目录结构概述，实际结构可能会有所变动，具体以最新版本为准：

• 根目录
  • docs: 包含项目的官方文档和教程。
  • model_compiler: 模型编译器的源码所在，用于优化来自TensorFlow、Keras或Caffe等框架的模型。
  • serving: 推理服务的相关代码，用于部署优化后的模型。
  • WORKSPACE: Bazel工作区文件，定义了项目的外部依赖。
  • LICENSE: 许可证文件，明确Adlik遵循Apache 2.0许可协议。
  • README.md: 主要的说明文件，简要介绍了Adlik的目的和特点。
  • 配置文件通常分散在特定子目录下，如serving内部，用以控制服务行为。

2. 项目启动文件介绍

Adlik的启动涉及两个主要部分：模型编译和推理服务的部署。启动文件并非单一实体，而是基于命令行接口执行特定任务的脚本或命令。例如，

模型编译

• 命令示例: 编译模型时，您可能需要运行类似于Bazel命令的指令，例如：

  bazel build //path/to:model && bazel-bin/path/to/model --input_model=/path/to/input_model
  

推理服务

• 服务启动: 对于Adlik Serving，启动逻辑可能涉及到配置和Docker，例如：

  docker run -it --rm -p 8501:8501 adlik/serving:latest --model_config_file=/models/my_model/config.pbtxt
  

  其中，model_config_file指向模型配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

Adlik的配置文件是系统定制化的核心，主要包括：

• 模型配置文件 (config.pbtxt): 当部署模型至Adlik Serving时，需要一个PBXT配置文件来指定模型的名称、版本、存储位置等信息。
• 服务配置: 在边缘或云环境中部署Adlik推理引擎时，可能会有特定的服务配置文件，调整资源分配、日志级别等。
• 编译选项: 在进行模型优化和编译时，可能需要特定的配置文件或命令参数，以应用量化、剪枝等优化策略。

请注意，具体配置文件的路径、内容和命名可能会根据项目版本更新而变化。查阅最新的文档或仓库内examples目录下的样例，是获取这些配置文件模板的最佳途径。

以上概览提供了Adlik项目的基本导航和启动指南。深入探索时，请参考项目仓库内的详细文档和示例代码，确保遵循最佳实践并充分利用Adlik提供的功能。

AdlikAdlik: Toolkit for Accelerating Deep Learning Inference项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adlik