此前，依赖 ARM 库且无法构建 x86 版本应用的开发者只能使用完整的 ARM 模拟系统映像 (其速度远低于在 x86 设备上运行 x86 系统映像) 或者实体机。...Kotlin 和 Java 编程语言均在 ART (Android 运行时) 上执行，但 C++ 则与它们不同，Android 应用中的所有 C++ 指令会直接编译为机器指令，也就是说，目标设备的平台架构决定着...全新的 Android 11 系统映像与 ARM 兼容，它不仅允许整个系统在本机运行 x86 指令，而且还可以照常使用虚拟化技术。...Chrome OS 同样也支持在 x86 笔记本上执行 ARM 版本的 Android 应用。...我们建议开发者同时构建 x86 和 ARM ABI 两个版本的应用，使其在物理设备上拥有最佳的运行性能并吸引尽可能多的用户。
小型 LLM 与边缘推理：模型压缩与 on‑device 部署实践近年来，大型语言模型（LLM）不断推动人工智能能力向前发展，但其庞大的参数规模和计算资源要求限制了其在边缘设备（如手机、嵌入式系统、IoT...设备）上的部署。...Phi-1.5 / Mistral 7B (Q4 量化)：部分模型经量化后也能部署在高性能边缘设备上。三、模型压缩方法：从几十亿参数到几百MB模型压缩是边缘部署的前提，包括：1..../ARM/GPU 高性能通用推理 TensorRT Jetson/NVIDIA GPU 推理速度极快 TFLite Android/iOS 支持安卓/iOS硬件加速示例...：在终端运行 GGUF 模型推理.
运行时支持 ：提供运行时环境，包括设备驱动、内存管理、线程调度等功能，确保模型能够稳定、高效地在端侧设备上运行。...设备架构代码生成工具优势ARMTensorRT、TVM优化后的代码在ARM设备上运行效率高，兼容性好DSPSnapdragon Neural Processing Engine充分利用DSP的低功耗和高能效优势...四（一）评估指标推理延迟 ：模型在端侧设备上完成一次推理所需的时间，是衡量模型运行效率的关键指标。单位为毫秒（ms）。...内存占用 ：模型在设备上运行时所占用的内存大小，对于资源受限的端侧设备来说，这是一个重要的考量因素。...（三）实验结果推理延迟 ：优化后的模型在移动设备上的平均推理延迟为32ms，相比未优化模型的125ms，性能提升了约3.9倍。
传统的大模型虽然功能强大，但无法在这些设备上高效运行，因此针对用户端的小型化模型也有广阔的市场。小型化模型力求在有限的资源环境中，实现较高的性能表现，以支持用户端的离线推理、实时响应以及低功耗应用。...量化技术在 AI 模型上也有类似效果，它通过减少数值表示的精度，显著缩减了模型的存储和计算量，使其更适合在低算力设备上运行。...1-bit 量化的核心在于仅保留模型权重的方向信息而舍弃其大小信息，极大地降低了数据传输和计算的复杂性。1-bit 量化可以大幅加快模型推理速度，同时减少内存使用，使得在 CPU 上推理成为可能。...BitNet.cpp旨在通过优化内核为 CPU 上运行的 1.58-bit 模型提供快速且无损的推理支持，并在未来版本中计划支持 NPU 和 GPU 。...BitNet.cpp的开源为1-bit LLM的普及和大规模推理打开了新的大门，其在CPU上的高效推理性能，极大地扩展了大模型在本地设备上的可行性。 有这么好的开预案项目，当然要尝试一下。
为了在python中进行推理，可以使用ONNX运行时。ONNX运行时是一个针对ONNX模型的以性能为中心的引擎，它可以跨多个平台和硬件高效地进行推断。查看此处了解有关性能的更多详细信息。...release/ C++中的推理 为了从C++中执行ONNX模型，首先，我们必须使用tract库在Rust中编写推理代码。...Tensorflow Lite Tensorflow Lite是一个用于设备上推理的开源深度学习框架。它是一套帮助开发人员在移动、嵌入式和物联网设备上运行Tensorflow模型的工具。...它使在设备上的机器学习推理具有低延迟和小二进制大小。...github.com/sonos/tract 5）在C++中的TfLite模型上运行推理：https://www.tensorflow.org/lite/guide/inference#load_and_run_a_model_in_c
一、端侧推理与 MoE 模型概述（一）端侧推理的概念与意义端侧推理指的是在终端设备上直接进行的模型推理计算，而非依赖云端服务器。...这种方式的优势在于能够降低网络延迟、保护用户隐私以及减少对网络带宽的依赖。例如，在一些对实时性要求较高的应用场景中，如智能驾驶、实时语音识别等，端侧推理可以快速做出决策，确保系统的高效运行。...这种结构使得 MoE 模型在处理复杂的、多样化的数据时具有较高的灵活性和准确性。（三）MoE 模型在端侧推理中的挑战尽管 MoE 模型具有许多优势，但在端侧推理中也面临着一些挑战。...（三）Mixtral 模型在端侧的优势Mixtral 模型在端侧推理中具有以下显著优势：高效率 ：通过优化的 MoE 结构，能够在有限的计算资源下实现快速的推理计算，满足手机端实时交互的需求。..., dummy_input, "mixtral.onnx", opset_version=11)（三）推理框架的选择与安装根据手机的操作系统（如 Android、iOS）和性能要求，选择合适的推理框架。
今天发布的ONNX Runtime for Jetson将ONNX Runtime的性能和可移植性优势扩展到Jetson edge AI系统，允许来自许多不同框架的模型运行得更快，能耗更低。...您可以从PyTorch、TensorFlow、Scikit Learn和其他模型中转换模型，以便使用ONNX运行时在Jetson平台上执行推理。 ONNX运行时优化模型以利用设备上的加速器。...此功能在不同的硬件配置中提供了最佳的推理吞吐量，使用相同的API表面来管理和控制推理会话。 ONNX运行时运行在数亿台设备上，每天传递超过200亿个推理请求。...Jetson上ONNX Runime的好处 Jetson System on Modules（SOM）的全系列产品提供了云原生支持，其性能和功率效率在微小尺寸上无与伦比，有效地将现代人工智能、深度学习和推理的能力带到边缘的嵌入式系统中...该版本还扩展了ONNX Runtime硬件生态系统与新硬件加速器预览版的兼容性，包括对ARM-NN和NVIDIA Jetpack 4.4的Python包的支持。
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。...MNN 具有通用性、轻量性、高性能、易用性的特征： 通用性： 支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络； 支持 86 个 TensorflowOp...ARM CPU 的算力； iOS 设备上可以开启 GPU 加速（Metal），支持iOS 8.0以上版本，常用模型上快于苹果原生的 CoreML； Android 上提供了 OpenCL、Vulkan...端侧推理阶段，主要完成模型推理，即加载模型，完成推理相关的所有计算； 由上可知，端侧推理引擎是端智能应用的核心模块，需要在有限算力、有限内存等限制下，高效地利用资源，快速完成推理。...可以说，端侧推理引擎实现的优劣，直接决定了算法模型能否在端侧运行，决定了业务能否上线。因此，我们需要一个端侧推理引擎，一个优秀的端侧推理引擎。 4.2 为什么要开源 MNN？
作者：Gavin Li 翻译：潘玏妤校对：赵鉴开本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了一个4GBGPU上运行70B大模型推理的新技术。...关键词：AI，生成式人工智能解决方案，AI 推理，LLM，大型语言模型 大语言模型通常需要较大的GPU内存。那能不能在单个GPU上运行推理？如果可以，那么所需的最小GPU内存又是多少？...这个70B的大型语言模型具有130GB的参数大小，仅仅将该模型加载到GPU中就需要两个拥有100GB内存的A100 GPU。 在推理过程中，整个输入序列还需要加载到内存中进行复杂的“注意力”计算。...Meta device是专为运行超大型模型而设计的虚拟设备。当通过meta device加载模型时，实际上并未读取模型数据，只加载了代码。内存使用为0。...AirLLM目前只支持基于Llam2的模型。 06 70B的模型训练能否在单个GPU上进行？ 推理可以通过分层进行优化，那么在单个GPU上是否可以进行类似训练呢？
模型导出ONNX协议 ONNX (Open Neural Network Exchange) 是针对机器学习所设计的开源文件格式，用于存储训练好的模型。...它使得不同的人工智能框架可以采用相同格式存储模型并交互。通过ONNX格式，Paddle模型可以使用OpenVINO、ONNX Runtime等框架进行推理。...在模型训练或者推理部署时，只需添加一行装饰器 @to_static，即可将动态图代码转写为静态图代码，并在底层自动使用静态图执行器运行。 可获得更好的模型运行性能。...高性能¶ 极致的 ARM CPU 性能优化，针对不同微架构特点实现kernel的定制，最大发挥计算性能，在主流模型上展现出领先的速度优势。...支持量化模型，结合PaddleSlim 模型压缩工具 中量化功能，可以提供高精度高性能的预测能力。 在Huawei NPU， FPGA上也具有有很好的性能表现。
在 AI 技术落地中，推理阶段与实际应用相关联，直接关系到用户的体验，是非常具有挑战性的一环。 ?...图 1 .典型端侧 AI 应用部署场景 Paddle Lite 是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化 AI 应用部署的推理引擎，核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署，根据输入数据，执行预测推理得到计算结果...； 更好的性能：更新 benchmark，提升了在 ARM CPU 上尤其是 int8 的性能； 更加完备的功能：支持 python API，优化编译流程，新增预测库极致裁剪等功能； 更加完善的文档和...在统一的编译脚本下，目前支持： -android ARM CPU, GPU -iOS -X86 -NV GPU/CUDA -Huawei NPU -ARM Linux 等硬件平台的预测库编译。...ARM CPU -Android Huawei NPU -iOS ARM CPU -ARM Linux 树莓派 等多种平台，包括分类、检测等模型的功能演示。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 ONNXRUNTIME介绍 ONNX格式模型部署兼容性最强的框架 ONNXRUNTIME，基本上不会有算子不支持跟不兼容的情况出现，只要能导出...ONNX格式模型，它基本上都能成功加载，成功推理。...虽然在CPU速度不及OpenVINO、GPU上速度不及TensorRT，但是胜在兼容性强，支持不同硬件上推理部署包括：ARM、CPU、GPU、AMD等， 可以通过设置不同的推理后台支持，包括： 支持语言也非常丰富...，不止于Python跟C++语言，支持列表如下： 支持的操作系统包括Windows、Android、乌班图、iOS等。...以ResNet18模型为例，导出ONNX格式，基于ONNXRUNTIME推理效果如下：
ONNX Runtime具有良好的跨平台兼容性，能够支持多种深度学习框架的模型（如TensorFlow、PyTorch等）进行推理。...它支持高效地在低功耗设备上运行深度学习模型，适用于移动设备和物联网设备的推理应用。 适用场景：移动端应用，如智能手机上的图像识别和语音识别。...模型量化 量化是指通过减少模型参数的精度（例如，从32位浮动点减少到16位或8位整数）来减少计算和存储需求。量化可以显著提升推理速度，特别是在硬件加速器（如GPU、TPU）上。...FPGA和ASIC：在某些特定应用场景下，FPGA和ASIC（应用特定集成电路）提供了专用硬件加速，可以在低功耗下运行推理任务。...示例：使用TensorRT优化GPU推理 TensorRT是NVIDIA推出的推理加速库，能够通过优化模型，使其在NVIDIA GPU上执行得更快。
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。...2、MNN 的优势 MNN 负责加载网络模型，推理预测返回相关结果，整个推理过程可以分为模型的加载解析、计算图的调度、在异构后端上高效运行。...MNN 具有通用性、轻量性、高性能、易用性的特征： 通用性： 支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络； 支持 86 个 TensorflowOp...充分发挥 ARM CPU 的算力； iOS 设备上可以开启 GPU 加速（Metal），支持 iOS 8.0 以上版本，常用模型上快于苹果原生的 CoreML； Android 上提供了 OpenCL、...可以说，端侧推理引擎实现的优劣，直接决定了算法模型能否在端侧运行，决定了业务能否上线。因此，我们需要一个端侧推理引擎，一个优秀的端侧推理引擎。
模型保存：在推理引擎下保存模型，可得到推理引擎支持的模型文件，即对应的计算图的显示表示。...高度、宽度）和 NHWC（批量数、高度、宽度、通道数）等，需要在转换过程中进行格式适配；某些框架的算子参数可能存在命名或含义上的差异，需要在转换过程中进行相应调整；为了保证转换后的模型在目标框架中的性能...ONNX 的规范及代码主要由微软，亚马逊，Meta 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在 Github 上。...每个 AI 框架都有自己的图表示形式和特定的 API，这使得在不同框架之间转换模型变得复杂。此外，不同的 AI 框架针对不同的优化和特性进行了优化，例如快速训练、支持复杂网络架构、移动设备上的推理等。...在模型转换过程中，要注意确保源框架和目标框架中的算子兼容，能够处理不同框架中张量数据格式的差异。此外，还可以对计算图进行优化，提升推理性能，尽可能确保模型的精度不受损失。
在这里插入图片描述 其实在之前，有尝试过使用mobilenetv2、mobilenetv3进行实验，但是效果并没有让我感到理想，原因也简单，在arm架构上，mb系列被shuffle系列一骑绝尘，这种优势并不是体现在精度上...在cpu架构上，之前以及做过mbv2、mbv3的实验，精度其实和shufflev2相差不大，但结果相对于yolov5s，input size=352*352，yolov5s的精度还略高于魔改后的模型，在速度上也并没有很大的优势...（实际上Lcnet仅仅这是在最后两层添加注意力，但是提升效果明显）； 在这里插入图片描述 GAP后采用更大FC层可以极大提升模型性能（但也会让模型参数和计算量暴涨）； dropout技术可以进一步提升了模型的精度...YOLOv5-Nano的性能： 之前在侧端设备上测试了带有focus层的量化版yolov5s模型，发现这玩意很容易崩，对于小模型的话，v5大神是直接替换掉，可能是出于稳定性的考虑，毕竟conv3*3卷积在不同框架上的优化已经非常成熟了...，对于大部分小模型，本身模型的参数和运行时产生的计算量并不多，使用focus也很难起到降参降计算量的作用，量化时还能更稳定一些。
为了部署最新的模型，部署工程师往往需要自己在 ONNX 和推理引擎中支持新算子。 中间表示与推理引擎的兼容问题。由于各推理引擎的实现不同，对 ONNX 难以形成统一的支持。...为了确保模型在不同的推理引擎中有同样的运行效果，部署工程师往往得为某个推理引擎定制模型代码，这为模型部署引入了许多工作量。 我们会在后续教程详细讲述解决这些问题的方法。...而我们交给用户的，只有一个 .onnx 文件和运行超分辨率模型的应用程序。我们在不修改 .onnx 文件的前提下改变放大倍数。 因此，我们必须修改原来的模型，令模型的放大倍数变成推理时的输入。...因此，我们在新脚本中使用 interpolate 代替 nn.Upsample，从而让模型支持动态放大倍数的超分。在第 55 行使用模型推理时，我们把放大倍数设置为 3。...之后，在模型推理时，我们使用 torch.tensor(3) 代替 3，以使得我们的所有输入都满足要求。现在运行脚本的话，无论是直接运行模型，还是导出 ONNX 模型，都不会报错了。
谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。 ?...在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...由于PyTorch能转成ONNX，所以Coral实际上也能支持PyTorch。 此外还有一款售价25美元、500万像素的相机配件。
ONNX Runtime是一个跨平台的高性能推理引擎，它就像是一位精通多种语言的翻译官，能够无缝运行来自不同深度学习框架转化为ONNX格式的模型。...ONNX Runtime还会根据不同的硬件平台，自动选择最合适的计算方式，无论是在强大的服务器GPU上，还是在资源相对有限的Windows ARM设备中，都能确保模型以最佳状态运行。...在Windows ARM设备上，ONNX Runtime针对其硬件特性进行了专门的适配和优化。它能够充分利用ARM架构的多核特性，将计算任务合理地分配到各个核心上，实现并行计算，从而提高推理速度。...在推理过程中，ONNX Runtime负责模型的解析、优化和整体管理，它就像是一个指挥家，掌控着整个推理过程的节奏和流程。...在实际应用中，ONNX Runtime + DirectML在Windows ARM设备上的优化效果得到了充分的验证。
使用单独的验证集评估模型在未见数据上的性能。 可以通过可视化原始图像和重构图像来定性评估模型。 4.3.5 模型保存 保存训练好的模型，以便以后使用或进一步优化。...4.5 多平台推理部署 在许多实际应用场景中，可能需要将训练好的自动编码器模型部署到不同的平台或设备上。这可能包括云端服务器、边缘设备、移动应用等。...使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式可以方便地在不同平台上部署模型。 4.5.1 转换为ONNX格式 首先，需要将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。...云端部署：使用诸如Azure ML、AWS Sagemaker等云服务部署模型。 边缘设备部署：使用ONNX Runtime或其他兼容框架在IoT设备上运行模型。...移动设备部署：可使用像ONNX Runtime Mobile这样的工具在iOS和Android设备上部署。 4.5.4 性能调优 部署到特定平台时，可能需要进行性能调优以满足实时或资源受限的需求。
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