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  • 【atlas200dk产品】【模型推理功能】YOLOv5 ONNX模型推理结果和tensorRT结果不一致

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  • 还在为模型加速推理发愁吗?不如看看这篇吧。手把手教你把pytorch模型转化为TensorRT,加速推理

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  • YOLOX (pytorch)模型 转 tensorRT 之运行推理【YOLOX 实战四】【一文读懂】

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  • 图像分类实战:mobilenetv2从训练到TensorRT部署(pytorch)

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  • tensorrt 更多内容
  • 使用kv-cache-int8量化

    本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0

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    kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化

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    在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint.py存放在TensorRT-LLM/exa

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    本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0

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    kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint

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    kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。

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  • 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎

    --trt_root /usr/local/tensorrt && \ pip install ./build/tensorrt_llm-0.5.0-py3-none-any.whl && \ rm -f ./build/tensorrt_llm-0.5.0-py3-none-any

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