在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。...在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！...（点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑实录（上）》） onnxruntime支持3维池化和3维卷积 在上次讲到opencv不支持3维池化，那么onnxruntime是否支持呢？...如果深度学习模型有3维池化或3维卷积层，那么在转换到onnx文件后，使用onnxruntime部署深度学习是一个不错的选择。...此外，DBNet的官方代码里提供了转换到onnx模型文件，于是我依然编写了一套使用opencv部署DBNet文字检测的程序，依然是包含C++和Python两个版本的代码。
序 想要在苹果部署软件，如果不使用Munki的话，那就要Apple Remote Desktop来部署，软件的格式也必须是PKG的。 事实上，MDM也是只能用PKG的方式部署。 1....最早我们使用productbuild将未安装的软件解压为app, 然后进入app将里面的info.plist提取+app的方式转换为pkg;将安装好的软件通过pkgbuild转换为pkg. https:...除了这个，还有其他类似的工具，例如munki-pkg 和Jamf介绍的Package工具 3. python安装 自macOS 12起，需要安装python3 https://github.com/
写作原因：最近看了下nihui大佬的ncnn，练习着将yolov5训练的模型转换成ncnn模型并部署，同时借鉴了网上优秀的博文，记录一下，如有不对的地方，请多多指教。...说明：pytorch模型转换成onnx模型，及onnx模型简化和转ncnn模型在引用的文章中都有详细的说明，可移步至引用文章中查看。...图1 其实yolov5 v1-v5版本在训练完后，使用onnx2ncnn.exe将简化后的onnx模型转换成ncnn模型时主要出现这个问题。...nihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuinihuini 转换为...ncnn 模型，会输出很多 Unsupported slice step，这是focus模块转换的报错。
直接部署： linux 上安装golang 项目的方式按照官网的 https://golang.org/doc/install#install 的方式，安装go运行环境到/usr/local/go/bin...部署自己项目 上传自己的项目到src目录下与github.com,golang.org等其他目录平级 如下图所示： image.png goonlinemusic就是我的项目 然后进入我项目执行go...如果想让项目在后台执行：执行 nohup ./main & ，这样就可以程序在后台运行了。 基于nginx部署： 在使用nginx 部署时，首先要明白nginx 反向代理的原理。...访问一个链接，例如127.0.0.1:8000 nginx部署在服务器对8000 进行监听。...突然觉着这是不是很蛋疼，go能直接部署在服务器提供web服务吗？为什么还要搞个nginx 。因为内网代理和负载均衡。 具体去百度或者上知乎搜一下，他们讲的比我好。
1、进入项目所在目录，右键，点击Git Bash Here 进入终端 2、讲目录初始化为一个Git项目 git init 执行完后会在目录中创建一个.git隐藏文件夹 3、添加忽略文件 touch...master 7、解决每次push/pull都要输入密码的问题 git config --global credential.helper store 然后再输入一次账号密码就好了 备注：此方案既可以把本地的项目转...git部署，又可以把服务器上的项目转git部署 如果是服务器上转git部署的话，等传到git仓库后再拉取一份到本地仓库，就可以正常开发了，注意：被忽略的文件需要自己手动补全
但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论，特别是在解释为什么将decoder-only的大型语言模型（LLM）转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。...方法详解 论文中描述的LLM2Vec方法在代码层面主要涉及以下几个关键的修改，以将decoder-only模型转换为能够生成丰富文本编码的模型： 启用双向注意力：通常，decoder-only模型使用的是单向
Makefile 尽管是一个历史悠久的工具，但它在任务管理和自动化方面的能力依然不可小觑。对于 Go 语言项目来说，利用 Makefile 来管理和自动化构建、部署过程能极大地简化开发流程。...Makefile 基础Makefile 是一个特殊格式的文件，它被 make 工具使用来管理和自动化软件的构建过程。每个 Makefile 包含一系列的规则和依赖，make 根据这些规则来执行任务。...创建 Makefile首先，在项目根目录下创建 Makefile 文件：vim Makefile接着，我们定义一系列的任务来管理和部署我们的 Go 项目。...，极大地简化了手动部署的过程。...总结通过使用 Makefile 管理和自动化 Go 项目的构建和部署过程，我们可以节省大量时间，避免在重复性操作中出错。
主要用于： l 持续、自动地构建/测试软件项目。 l 监控一些定时执行的任务。 Jenkins拥有的特性包括： l 易于安装-只要把jenkins.war部署到servlet容器，不需要数据库支持。...生成后后续过程的自动化 :当自动化检查和测试成功完成，软件构建的周期中可能也需要一些额外的任务，诸如生成文档、打包软件、部署构件到一个运行环境或者软件仓库。这样，构件才能更迅速地提供给用户使用。 ?...5、安装git 既然我们需要在Jenkins上部署项目，那肯定要去服务器上拉项目啊，这个时候就需要git仓库了，本文是以github上的公有repo（项目）为例子，将repo对应的GitHub地址放到Jenkins...这样，我们的Jenkins就算部署好了。 6、在Jenkins上部署项目 这里随便创建一个项目 https://github.com/johnturingwu/helloworld ?...可以看到项目执行的结果和log。 到这里，我们的Jenkins和项目部署就算完成了。
目前X2Paddle支持如下三种模型转换方式，即：TensorFlow、Caffe和ONNX。...模型转换 转换模型首先需要下载源模型，对于一个Caffe模型，一般包括如下两个文件，即模型计算图文件（* .prototxt）和模型权重文件（* .caffemodel），本次转换的模型就包含如下文件...前者包含Paddle模型代码和训练可加载模型权重文件；后者则为Paddle推理模型。因为本次只介绍推理部署，所以主要关注于转换生成的推理模型。...在生成的推理模型文件夹中同样包含模型计算图文件（__model__）和模型权重文件（__params__）两个文件，这样的推理模型可直接被Paddle Inference高性能推理引擎调用，完成推理部署的操作...另外根据飞桨团队的同事透露的消息，X2Paddle随飞桨开源框架2.0即将发布新的版本，支持将TensorFlow、Caffe和ONNX的模型转换为基于飞桨动态图的模型组网代码，同时也会新增PyTorch
比如可以把“模型推理”和“API Server”合并，有的甚至是三个流程打包在一起提供服务。 接下来，我们看一下lmdeploy提供的部署功能。...2.1 模型转换 使用 TurboMind 推理模型需要先将模型转化为 TurboMind 的格式，目前支持在线转换和离线转换两种形式。...在线转换可以直接加载 Huggingface 模型，离线转换需需要先保存模型再加载。...我想直接在自己的 Python 项目中使用大模型功能。推荐使用 TurboMind推理 + Python（2.5）。 我想在自己的其他非 Python 项目中使用大模型功能。...3.3 最佳实践 本节是针对《模型量化》部分的最佳实践。 首先我们需要明白一点，服务部署和量化是没有直接关联的，量化的最主要目的是降低显存占用，主要包括两方面的显存：模型参数和中间过程计算结果。
本篇文章Fayson会使用CDSW内置的Python模板项目来引导完成端到端的实操示例，即包含从模型创建，训练到部署或投产。...我们使用CDSW的实验模块来开发和训练模型，然后使用模型模块的功能来进行部署。 此示例使用Fisher and Anderson的标准Iris数据集构建一个模型，该模型根据花瓣的长度预测花瓣的宽度。...2.训练模型 3.部署模型 4.总结 测试环境说明 1.CM和CDH版本为5.15 2.CDSW版本为1.4 3.操作系统为RedHat7.4 2.创建示例工程 ---- 1.你可以在CDSW打包的Pyton...模板项目中找到这个示例脚本。...cdsw-build.sh：主要用于模型和实验构建的自定义脚本，在部署模型和试验是会使用pip命令安装我们指定的依赖项，这里主要使用到scikit-learn库。
pm2部署 pm2是一个node进程守护 、监控、自动重启以及生成日志的软件，它可以帮你很好的管理node项目。...npm install pm2 -g # 软连接（注意软连接路径必须是绝对路径） ln -s /usr/local/node8.11.4/bin/pm2 /usr/local/bin/pm2 nuxt项目打包...该命令执行后，会在项目的.nuxt生成dist目录，此时只需要把下面的文件复制到服务器对应的目录下即可 # 运行 npm run build 后，复制下面的4个文件到服务器 .nuxt static...nuxt.config.js package.json 项目运行 需要注意的是，--name后面的名字是package.json中第一行的name # 在上传到服务器的目录下运行，状态为online...使用docker优雅的部署你的nuxtjs项目
使用 nohup 部署和后台运行 Java 项目 1. 下载示例项目 首先，我们选择了Spring官方的PetClinic项目作为示例。...你可以通过以下命令将项目代码下载到本地： git clone https://github.com/spring-projects/spring-petclinic.git 这个项目本地运行是这样的 2...构建项目 进入项目目录，使用Maven或Gradle进行项目构建。如果使用Maven，执行以下命令： cd spring-petclinic ....上传 JAR 文件到服务器 将构建好的JAR文件上传至部署服务器。...使用 nohup 启动 Java 项目 输入nohup java -jar xxx.jar >> api.log &可以运行 可以看到生成了一个api.log日志文件，通过cat命令可以看我们这个项目运行时候的状态
接下来需要重新搭建环境和重新部署项目，本文将带着你一步步部署Java项目和Node项目，让部署过程变得简单明了。 一、服务器环境准备 1....install -y wget git vim net-tools # Ubuntu # 设置时区 timedatectl set-timezone Asia/Shanghai 二、Java环境部署...部署Java项目 将打包好的 jar 包上传到云服务器, 我这里使用 1panle 面板 2.1 创建项目目录 # 创建项目目录 mkdir -p /root/myproject/wanbaoge...exit 1 fi # 添加执行权限 chmod +x start.sh 执行命令后将会停止正在运行的该项目重新启动 三、Node环境部署 1....最后 通过以上配置，我们完成了Java项目和Node项目在腾讯云服务器上的部署。
（此处的两个项目引入仅作示例参考） 1.2.2 子项目配置 每个子项目都对应了Sources、Paths、Dependencies 三大配置选项： Sources：显示项目的目录资源，那些是项目部署的时候需要的目录...，不同颜色代表不同的类型； Paths：可以指定项目的编译输出目录，即项目类和测试类的编译输出地址（替换掉了Project的默认输出地址） Dependencies：项目的依赖 ?...1.2.3 增删框架（Web部署-1） 每个子项目之下都可以定义它所使用的框架，这里重点说明一下Web部分的设置。 ?...1.5 Artifacts（Web部署-2） 项目的打包部署设置，这个是项目配置里面比较关键的地方，重点说一下。...14.x 中的Facets和Artifacts的区别 IntelliJ使用指南—— 深入理解IntelliJ的Web部署逻辑 IntelliJ IDEA WEB项目的部署配置
转自：https://www.cnblogs.com/deng-cc/p/6416332.html 1、项目配置的理解 IDEA 中最重要的各种设置项，就是这个 Project Structre 了，关乎你的项目运行...（此处的两个项目引入仅作示例参考） 1.2.2 子项目配置 每个子项目都对应了Sources、Paths、Dependencies 三大配置选项： Sources：显示项目的目录资源，那些是项目部署的时候需要的目录...，不同颜色代表不同的类型； Paths：可以指定项目的编译输出目录，即项目类和测试类的编译输出地址（替换掉了Project的默认输出地址） Dependencies：项目的依赖 ?...1.5 Artifacts（Web部署-2） 项目的打包部署设置，这个是项目配置里面比较关键的地方，重点说一下。....x 中的Facets和Artifacts的区别 IntelliJ使用指南—— 深入理解IntelliJ的Web部署逻辑 IntelliJ IDEA WEB项目的部署配置
一、测试运行python项目 1.1 Flask项目 说明1：当我们直接用编译器运行Flask项目的时候，会有一个提示：意思就是：这是开发环境的服务器，不能用于生产环境的部署，请使用WSGI...之所以Flask和Django直接运行不能用于生产环境是因为Flask和Django是web开发框架，而不是web服务器，web框架开发的时候，只是为了方便测试，提供了一个测试服务器而已。...web服务器的特点： 接受客户端（浏览器，app，小程序等）发送的请求 web服务器通常都会支持高并发（Nginx上万级别的并发） 所以我们在部署python项目的时候，都需要再额外部署一个web服务器...四、WSGI和uWSGI WSGI是一种通信协议。...所以我们使用uWSGI充当Nginx和我们的程序（Flask/Django）之间的桥梁，这也就是为什么我们部署python项目需要uWSGI和Nginx的原因了 五、通过Nginx和uWSGi请求响应全过程
本文以一个小项目带你弄清ML的项目流程 这周做作业查资料时，无意中看到一个GitHub项目ML-web-app，它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例，介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。...是非常好的学习项目！下图是效果图: ? 笔者浏览了项目的代码,以学习为目的,简单解读下这个项目。 模型训练 模型训练是相对独立的部分，可以由算法工程师来做。...总结起来就是调用PyTorch接口，建立一个神经网络，然后利用MNIST数据进行训练，最后把训练好的模型文件存储起来，后面部署的时候要用到。...服务部署 该项目使用Flask框架部署服务，为了方便阅读，笔者对代码进行了精简。...可以帮助非算法类程序员一窥ML从建模到上线部署整个流程，透过火爆的趋势看清本质。 我把网页放在原文中了，如果你感兴趣，可以点击阅读原文体验。
这里以在线安装为例，使用以下命令在线安装 docker apt-get install docker.io Fuxa部署 docker run -d -p 1881:1881 -v fuxa_appdata
Project name：定义项目的名称； Project SDK：设置该项目使用的JDK，也可以在此处新添加其他版本的JDK； Project language level：这个和JDK的类似，区别在于...（此处的两个项目引入仅作示例参考） 1.2.2 子项目配置 每个子项目都对应了Sources、Paths、Dependencies 三大配置选项： Sources：显示项目的目录资源，那些是项目部署的时候需要的目录...，不同颜色代表不同的类型； Paths：可以指定项目的编译输出目录，即项目类和测试类的编译输出地址（替换掉了Project的默认输出地址） Dependencies：项目的依赖 ?...1.5 Artifacts（Web部署-2） 项目的打包部署设置，这个是项目配置里面比较关键的地方，重点说一下。...—— 深入理解IntelliJ的Web部署逻辑 IntelliJ IDEA WEB项目的部署配置
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