MMDeploy 开源项目使用教程

MMDeploy 开源项目使用教程

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

1. 项目目录结构及介绍

MMDeploy 是一个开源的深度学习模型部署工具集，它是 OpenMMLab 项目的一部分。以下是 MMDeploy 的目录结构及其简要介绍：

• demo: 包含了一些示例代码，用于演示如何使用 MMDeploy 进行模型部署。
• docs: 存放项目的文档，包括安装指南、用户手册和开发者指南等。
• mmdeploy: 核心代码库，包含了模型的转换、推理和后处理等模块。
• tests: 包含了测试代码，用于确保代码质量和功能完整性。
• tools: 提供了一些工具脚本，用于构建、测试和打包等任务。
• requirements: 包含了项目依赖的 Python 包列表。
• CMakeLists.txt: CMake 配置文件，用于构建项目。
• setup.py: Python 包的安装脚本。
• README.md: 项目说明文件，包含了项目介绍、安装指南和联系方式等信息。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用 Apache 2.0 许可。

2. 项目的启动文件介绍

在 MMDeploy 中，启动文件通常是 demo 目录下的 Python 脚本。这些脚本用于加载预训练模型，执行模型转换，并进行推理演示。以下是一个典型的启动文件的结构：

# 导入必要的库
import torch
from mmdeploy.demo import Demo

# 创建 Demo 对象
demo = Demo(model_path='path/to/your/model', device='cuda')

# 加载图像
image = demo.load_image('path/to/your/image')

# 模型转换
demo.convert_model()

# 推理并显示结果
result = demo.inference(image)
demo.show_result(result)

在这个脚本中，首先导入必要的库，然后创建一个 Demo 对象，指定模型路径和设备。接下来，加载图像，执行模型转换，进行推理，并显示结果。

3. 项目的配置文件介绍

MMDeploy 使用配置文件来定义模型转换和推理的参数。配置文件通常是 YAML 格式，位于 configs 目录下。以下是一个配置文件的示例：

# 模型配置
model:
  # 模型类型
  type: 'mmdet'
  # 模型路径
  weights: 'path/to/your/model.pth'

# 部署配置
deploy:
  # 推理后端
  backend: 'onnxruntime'
  # 设备类型
  device: 'cuda'
  # 输入尺寸
  input_size: [640, 640]

# 其他配置
other:
  # 是否启用量化
  quantization: False
  # 是否启用缓存
  cache: True

在这个配置文件中，首先定义了模型配置，包括模型类型和模型路径。接着，定义了部署配置，包括推理后端、设备类型和输入尺寸。最后，定义了其他配置，如是否启用量化和缓存等。

通过修改这些配置，用户可以调整模型转换和推理的行为，以适应不同的部署场景和需求。

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