昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

发布时间：2023-10-17 09:15
作者：AMEYA360
来源：昆仑芯
阅读量：1531

　　当下，AI技术蓬勃发展，AI算法应用需求井喷。行业技术从业者在项目的不同阶段面临种种现实问题，这些问题无疑也增加了项目的复杂性和不确定性：

　　算法选型：

　　技术从业者极有可能遇到不同框架格式的算法模型;即便是同一个开源算法的实现，也可能是经过不同训练框架导出，因此模型的保存格式也会有所不同。

　　算法验证：

　　想在AI加速卡上评估算法的推理效果，就要针对不同推理框架的接口构造上百行代码的推理程序;如果效果不达预期，可能还需要更换其他框架的模型，这就需要重新构造一份不同的推理程序......

　　真正到了算法部署阶段，则将迎来更加严峻的挑战。

　　以上种种业内痛点，是否也在困扰您?看完这篇，基于昆仑芯AI加速卡的高效模型推理部署框架——昆仑芯Anyinfer，帮您一键全搞定!

昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

　　一、昆仑芯Anyinfer

　　1. 昆仑芯Anyinfer架构图

　　2. 昆仑芯Anyinfer核心优势

　　A、强兼容性

　　在多个平台上支持零代码推理PaddlePaddle、PyTorch、ONNX、TensorFlow等多个主流框架格式的众多领域模型。

　　B、高人效

　　内置多款推理引擎，针对不同领域，用户无需学习特定框架编程接口，更不用编写多份推理程序，零代码验证模型在不同框架中的效果。

　　C、零代码

　　只需一行命令，即可完成模型验证评估，无需依据模型构建输入数据，也无需撰写模型转换、前后处理及推理脚本代码。

　　D、部署友好

　　支持C++与Python两套接口逻辑统一的API，用户在生产环境中部署模型更方便。

　　二、运行演示

　　1. 快速完成算法模型验证评估

　　一行命令，即可轻松验证模型精度、一键评估模型的推理性能等关键指标。

　　A、ONNX、PyTorch和TensorFlow模型在昆仑芯AI加速卡和CPU上的计算精度对比

昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

　　B、PaddlePaddle模型在昆仑芯AI加速卡上的推理性能统计

昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

　　2. 获取模型性能分析报告，为下一步模型优化做足准备

　　在初步完成算法模型的验证评估后，可利用昆仑芯Anyinfer深入研究模型中各个层面的性能，包括推理框架层面和算子执行层面等，助力进一步调优模型的推理性能。

　　3. 模型的基础性能调优

　　完成对模型的性能评估后，可以使用基础的调优方法来提高模型的推理性能。昆仑芯Anyinfer提供了一项非常便捷的功能：最佳QPS搜索。此功能将以往需要修改多个参数并多次执行的操作化繁为简，快速确定最适合项目需求的配置，提高用户体验。

　　4. 模型的高性能部署

　　完成算法模型的验证后，最关键的一步来了!昆仑芯Anyinfer可轻松应对生产环境部署这一挑战。仅需三个统一的C++接口，即可顺利将验证后的模型部署至生产环境中。

　　此外，昆仑芯Anyinfer还提供了方便的调试功能，例如算子的自动精度对比、模型转换等。同时，也提供了丰富的使用示例，包括多输入、多线程、多进程、多流推理等。种种行业痛点，昆仑芯Anyinfer轻松搞定。简洁而强大的解决方案，帮您把模型推理部署变得简单、高效。

　　目前，昆仑芯Anyinfer已在多个行业客户中投入使用，切实降低了行业客户人力成本，提高了项目交付效率，助力客户在行业竞争中取得领先优势。

（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

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