Triton服务器部署Yolov5s模型应用

原创 已于 2023-02-16 10:23:13 修改 · 1.5k 阅读 · 2 ·
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#深度学习 #计算机视觉 #神经网络

于 2022-05-15 13:09:28 首次发布
本文介绍了如何使用NVIDIA Triton推理服务器部署Yolov5s模型，包括Triton的特性、服务端和客户端的部署步骤，以及模型转换和INT8量化配置等细节。
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YoloV5 用的Triton 模型导出和测试
EmoC的博客
05-02 446
固定/不固定模型参数，都写default=[640, 640]占位如果不固定模型参数，需要在--dynamic里默认为True。这样子，做inference的时候，图片是任意的尺寸输入。
高性能部署Yolov5 Triton service
Untitled的专栏
10-30 1083
在Triton中部署yolov5目标检测服务, 并对比分析了三种优化方式，在并发数逐渐增加下的性能。
Triton部署YOLOV5笔记（二）
weixin_41796280的博客
07-15 2743
python backend triton
triton 部署yolov5模型
what_wrong的博客
02-09 1301
triton 部署yolov5模型
Triton部署YOLO，使用Python Backend
最新发布
qq_44992785的博客
10-16 1191
本文介绍了使用Triton部署YOLOv8/v11模型的方法，包括模型配置、前后处理流程和性能测试。主要内容包括：1）Triton模型目录结构配置，包含前处理、推理模型和后处理三个模块；2）详细的前后处理Python实现，包括图像预处理（letterbox缩放）、NMS后处理等；3）通过Ensemble配置将多个模块串联为完整流水线；4）提供Docker启动命令和Python客户端测试脚本，支持性能测试和结果可视化。该方法实现了端到端的YOLO模型部署，可通过配置文件动态调整推理参数，适用于实际生产环境。
利用Triton Pipelines部署yolov5 service
Untitled的专栏
10-30 1879
模型服务不仅包含 GPU based Inference，还包括preprocess和postprocess。通过Triton Pipelines可以提高服务的性能
NVIDIA Triton系列-YOLOV5 部署(1) -环境搭建及部署并使用Perf_Analyze测试ONNX YOLOV5M
qq_43670549的博客
09-04 2322
利用英伟达高性能部署方案Triton完成YOLOV5的trt+ensemble+python backend的部署
yolov5m.pt triton部署
qq_42316533的博客
01-10 2328
1.创建triton docker镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 2.将yolov5m转为onnx A.下载yolov5官方代码 B.在运行export.py文件之前，因为onnx必须转成动态的，需要修改dynamic参数，并且根据自己需求修改精度（一般为FP16）。 python path/to/export.py --weights yolov5m.pt --img 640 --include onnx --dynamic --
triton部署yolov5笔记（三）
weixin_41796280的博客
08-04 2204
tensorrt yolov5
NVIDIA Triton Inference Server 部署 yolov5
zhaotun123的博客
09-10 762
Nvidia Triton Inference Server 部署 yolov5
对yolov5s模型的处理方法
03-27
好的，我需要帮助用户了解如何处理和优化YOLOv5s模型，包括训练和部署。首先，我得整理用户提供的引用内容，看看里面有哪些关键点。引用1提到YOLOv5s是基于PyTorch框架的，用户需要下载代码和预训练模型。引用2提到...
Triton部署YOLOV5笔记（一）
weixin_41796280的博客
07-15 4121
triton部署yolov5模型
1116-极智开发-解读数据增强之Mosaic及示例代码
01-18
1116_极智开发_解读数据增强之Mosaic及示例代码
yolov4-triton-tensorrt:该存储库将YOLOv4作为优化的TensorRT引擎部署到Triton Inference Server
03-21
使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4 该存储库展示了如何将YOLOv4作为优化的引擎部署到 。 Triton Inference Server具有许多现成的优势，可用于模型部署，例如GRPC和HTTP接口，在多个GPU上自动调度，共享内存（甚至在GPU上），运行状况度量和内存资源管理。 TensorRT将通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络，并将所有不支持的图层添加为插件。 构建TensorRT引擎 除了运行中的具有GPU支持的docker环境外，不需要运行此代码的依赖项。我们将在TensorRT NGC容器内运行所有编译，以避免必须本地安装TensorRT。 运行以下命令以获取带有我们的回购代码的可运行TensorRT容器： cd yourwork
Triton推理服务器部署YOLOv8（onnxruntime后端和TensorRT后端）
谢白羽
05-29 1116
设计思想和特点1、支持多种机器学习框架2、支持多种部署场景3、高性能推理4、灵活的模型管理5、可扩展性6、强大的客户端支持。
Triton推理服务器部署YOLOv8实战
bai666ai的博客
03-29 879
本课程讲述如何在Triton Inference Server（推理服务器）上部署YOLOv8目标检测的推理服务。 课程完整演示了在Ubuntu操作系统上使用Triton推理服务器的ONNX Runtime后端和TensorRT后端部署YOLOv8目标检测模型。
【目标检测】YOLO系列之：Triton 推理服务器Ultralytics YOLO11
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12-14 2334
YOLO系列之：一文掌握Triton Inference Server
triton部署yolov5笔记（四）
weixin_41796280的博客
08-19 2458
triton部署yolov5系列笔记
Triton部署YOLO实现网页点击实现目标检测
MMMMMMNONG的博客
08-06 349
使用Triton Server部署YOLO，之后使用FastAPI封装接口，供实现网页端访问。
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