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请问结合Blade和Custom C++ Operator优化模型大概的操作流程是什么?

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请问结合Blade和Custom C++ Operator优化模型大概的操作流程是什么?

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felix@ 2023-01-29 13:03:46 800 1
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  • 今天也要加油吖~
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    您好,主要流程如下:

    1.步骤一:创建带有Custom C++ Operators的PyTorch模型

    使用TorchScript扩展实现RetinaNet的后处理部分。

    2.步骤二:导出TorchScript模型

    使用Detectron2提供的TracingAdapter或scripting_with_instances任何一种方式导出模型。

    3.步骤三:调用Blade优化模型

    调用blade.optimize接口优化模型,并保存优化后的模型。

    4.步骤四:加载运行优化后的模型

    经过对优化前后的模型进行性能测试,如果对结果满意,可以加载优化后的模型进行推理。

    2023-01-29 13:05:26
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  • 大概操作流程如下:

    得先需要在模型训练的过程中使用Blade进行代码的生成,并且在生成的代码中包含模型中需要优化的部分。

    然后对生成的代码进行编写,并使用Custom C++ Operator来实现对模型中需要优化的部分进行优化。

    完成Custom C++ Operator的编写之后,需要在代码中进行编译,并将编译后的库文件加载到Blade中。

    通过Blade运行模型,并使用Custom C++ Operator优化后的模型进行推理。

    2023-01-29 15:58:50
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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