NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销...
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
1. LLM部署-TensorRT-LLM与Triton 随着LLM越来越热门，LLM的推理服务也得到越来越多的关注与探索。在推理框架方面，tensorrt-llm是非常主流的开源框架，在Nvidia GPU上提供了多种优化，加速大语言模型的推理。但是，tensorrt-llm仅是一个推理框架，可以
安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1，Python为3.6.9，CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同版本的torch，torch<=1.10.0。 1 安装torch1.8.0 # substitute the link URL
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
