MMDeploy项目教程：深度学习模型部署入门指南-优快云博客

MMDeploy项目教程：深度学习模型部署入门指南

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

引言

在深度学习领域，模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境的关键步骤。本文将基于MMDeploy项目，介绍深度学习模型部署的基础知识和技术路线，帮助开发者理解如何将一个PyTorch模型成功部署到推理引擎上。

模型部署概述

模型部署是指将训练好的深度学习模型集成到实际应用环境中的过程。与传统的软件部署相比，模型部署面临两大核心挑战：

环境兼容性问题：深度学习框架通常体积庞大、依赖复杂，难以直接在生产环境中安装运行
性能优化需求：模型推理需要大量计算资源，必须进行针对性优化才能满足实时性要求

现代模型部署通常采用"深度学习框架→中间表示→推理引擎"的流水线架构，这种架构既解决了环境依赖问题，又能通过中间表示的优化和推理引擎的加速提升模型性能。

部署技术栈详解

中间表示：ONNX

ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开放的神经网络交换格式，由Facebook和微软共同推出。它充当了不同深度学习框架和推理引擎之间的"桥梁"，具有以下特点：

跨平台支持：ONNX支持多种主流深度学习框架和硬件平台
静态图表示：ONNX主要描述不考虑控制流的静态计算图
版本迭代：通过算子集(opset)版本更新来支持新增的深度学习算子

ONNX的核心价值在于它标准化了模型表示，使得模型可以在不同框架和硬件之间自由迁移。

推理引擎：ONNX Runtime

ONNX Runtime是微软开发的跨平台推理加速引擎，具有以下优势：

直接支持ONNX：无需额外转换即可运行ONNX模型
高性能：针对不同硬件提供优化后的算子实现
多语言支持：提供Python、C++等多种语言接口

实战：部署超分辨率模型

下面我们通过一个SRCNN超分辨率模型的部署案例，演示完整的部署流程。

1. 创建PyTorch模型

首先实现一个基于PyTorch的SRCNN模型：

import torch
import torch.nn as nn

class SuperResolutionNet(nn.Module):
    def __init__(self, upscale_factor):
        super().__init__()
        self.upscale_factor = upscale_factor
        self.img_upsampler = nn.Upsample(
            scale_factor=self.upscale_factor,
            mode='bicubic',
            align_corners=False)
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(3,64,kernel_size=9,padding=4)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64,32,kernel_size=1,padding=0)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32,3,kernel_size=5,padding=2)
        
        self.relu = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        x = self.img_upsampler(x)
        out = self.relu(self.conv1(x))
        out = self.relu(self.conv2(out))
        out = self.conv3(out)
        return out

2. 转换为ONNX格式

使用PyTorch的导出功能将模型转换为ONNX：

x = torch.randn(1, 3, 256, 256)
torch.onnx.export(
    model,
    x,
    "srcnn.onnx",
    opset_version=11,
    input_names=['input'],
    output_names=['output'])

关键参数说明：

opset_version：指定使用的ONNX算子集版本
input_names/output_names：定义输入输出张量的名称

3. 使用ONNX Runtime推理

加载ONNX模型并进行推理：

import onnxruntime

ort_session = onnxruntime.InferenceSession("srcnn.onnx")
ort_inputs = {'input': input_img}
ort_output = ort_session.run(['output'], ort_inputs)[0]