mmdeploy：深度学习模型部署的一站式解决方案

mmdeploy：深度学习模型部署的一站式解决方案

mmdeploy OpenMMLab Model Deployment Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdeploy

在深度学习领域，模型从训练到部署是一个复杂而关键的过程。OpenMMLab 旗下的 mmdeploy 提供了一个开源的深度学习模型部署工具集，旨在帮助开发者和研究人员轻松地将模型部署到多种平台和设备上。

项目介绍

mmdeploy 是一个开放源代码的深度学习模型部署工具集，它是 OpenMMLab 项目的一部分。该项目旨在为开发者提供一种简单、高效的方式来部署 OpenMMLab 中的各种模型，包括图像识别、目标检测、图像分割、视频处理等多种任务。通过 mmdeploy，用户可以快速地将模型转换为不同的推理引擎格式，从而在多种硬件设备上进行推理。

项目技术分析

mmdeploy 的技术架构主要包括两个部分：模型转换和推理部署。模型转换负责将 PyTorch 模型转换为不同的推理引擎格式，如 ONNX、NCNN、TensorRT 等；推理部署则是在目标设备上执行推理任务，并提供了多种后端支持，如 CPU、GPU、NVIDIA Jetson、华为 Ascend310 等。

模型转换

模型转换是深度学习模型部署的第一步。mmdeploy 支持将 PyTorch 模型转换为以下格式：

• ONNX（Open Neural Network Exchange）：一种开放的生态系统，用于表示和交换深度学习模型。
• NCNN：一个高效的跨平台神经网络推理库。
• TensorRT：NVIDIA 提供的深度学习推理引擎，用于提高推理性能。
• OpenVINO：Intel 提供的开源工具套件，用于加速深度学习推理。

推理部署

在推理部署方面，mmdeploy 支持多种硬件平台和设备，包括：

• x86_64 CPU：支持 Linux、Windows 和 macOS 系统。
• ARM CPU：支持 Android 和嵌入式设备。
• NVIDIA GPU：支持 Linux 和 Windows 系统。
• NVIDIA Jetson、华为 Ascend310、Rockchip 等：支持特定硬件平台的推理。

项目技术应用场景

mmdeploy 的应用场景广泛，涵盖了多个领域：

• 边缘计算：在边缘设备上部署模型，以实现实时推理，降低延迟。
• 移动应用：将模型部署到手机和平板电脑上，为移动应用提供 AI 功能。
• 嵌入式系统：在嵌入式设备上部署模型，如无人驾驶汽车、机器人等。
• 云服务：在云服务器上部署模型，为用户提供在线推理服务。

项目特点

全面支持 OpenMMLab 模型

mmdeploy 目前支持以下 OpenMMLab 代码库和模型：

• mmpretrain、mmdet、mmseg、mmagic、mmocr、mmpose、mmdet3d、mmrotate、mmaction2 等。

多样化的推理后端支持

mmdeploy 提供了多种推理后端支持，用户可以根据需求选择不同的推理引擎，如下所示：

| 设备 / 平台 | Linux | Windows | macOS | Android | | :------: | :------: | :------: | :------: | :----: | | x86_64 CPU | onnxruntime、pplnn、ncnn、LibTorch 等 | onnxruntime、OpenVINO、ncnn 等 | - | - | | ARM CPU | ncnn | - | - | ncnn | | RISC-V | ncnn | - | - | - | | NVIDIA GPU | onnxruntime、TensorRT 等 | onnxruntime、TensorRT 等 | - | - | | NVIDIA Jetson | TensorRT | - | - | - | | 华为 Ascend310 | CANN | - | - | - | | Rockchip | RKNN | - | - | - |

通过上述特点，mmdeploy 成为了深度学习模型部署的一站式解决方案，大大简化了模型从训练到部署的流程，提高了开发效率。无论您是在研究还是商业应用中，mmdeploy 都是一个值得尝试的开源工具集。

mmdeploy OpenMMLab Model Deployment Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdeploy