Learn how to accelerate deep learning (DL) inference with TensorRT via TRTorch library. https://developer.nvidia.com/tensorrt, https://nvidia.github.io/TRTorch/
このチュートリアルでは、Keras/Pytorch/ONNX モデルからアクセラレーターを自動的に生成できる Chalice for ML というツールを紹介します。次にチュートリアルは、アクセラレータを ESP (Early Stage Prototyper) に統合する方法を示します。講演者は、Keras/Pytorch/ONNX でアクセラレータを設計する方法も示し、アクセラレータのインポート、テスト ベンチの追加、RTL の生成、アクセラレータの 2 つのバージョンの作成の手順を説明します。このビデオでは、Linux のコンパイルと、アクセラレータ用の Linux ユーザー空間アプリケーションの作成についても説明しています。最後に、チュートリアルはさらに学習するためのリソースで終わります。
00:00:00 チュートリアルのこのセクションでは、プレゼンターが、Keras/Pytorch/ONNX モデルからアクセラレーターを自動的に生成できる Chalice for ML というツールを紹介します。このフローは、HLS 4 ML を使用して、NXP の GitHub リポジトリの ESP 内で提供されるビルド済みの Keras モデルからアクセラレータを生成することによって実証されています。生成されたアクセラレータは、インタラクティブなスクリプトを使用して ESP に統合され、テストされます。プレゼンターは、ユーザーがチュートリアルに従う前に、前提条件ガイドを確認して環境を設定する必要があることを強調しています。このチュートリアルでは、すべての手順を実行しなくても、ユーザーが実験に使用できる事前構築済みの資料も提供しています。
00:05:00 チュートリアルのこのセクションでは、インストラクターが、前の手順で設計されたアクセラレータを ESP (Early Stage Prototyper) に統合する方法について説明します。アクセラレータには 3 桁の 16 進数の ID が割り当てられますが、この番号は 10 進数で 1024 を超えてはならないことに注意してください。次に、アクセラレータのデータ ビット幅 (現在のユース ケースでは 32 ビット) が定義され、入力ファイルと出力ファイルのサイズが決定されます。最後に、インストラクターは、MLP 3 層アクセラレーターの高位合成の実行を実演し、ESP を使用して HLS を実行する方法を示します。すべての手順は、System C または C++ アクセラレータの他のガイドと同じです。HLS for MLP プロジェクト フォルダーが ESP に追加され、アクセラレータを ESP システムの残りの部分とラップおよびインターフェイスするために必要なすべてのファイルが含まれています。
Tutorial guide: https://www.esp.cs.columbia.edu/docs/hls4ml/(The video tutorial was not recorded with the latest version of the ESP repository. While watchin...
Check out this video and blog on how to inference ResNet with CPU, GPU or OpenVINO by our intern Kevin Huang!Blog: https://onnxruntime.ai/docs/tutorials/acce...
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0:00 What is Azure EP?5:00 How to Setup a Triton Inference Server Managed Endpoint in Azure12:45 Installing the ONNX Runtime Azure EP Package13:35 Using the ...
Accelerating Deep Neural Networks (DNN) inference is an important step in realizing latencycritical deployment of real-world applications such as image class...
NVAITC ウェビナー: TensorRT を使用したモデルのデプロイ
NVAITC ウェビナー: TensorRT を使用したモデルのデプロイ
NVAITC ウェビナーのこのセクションでは、ソリューション アーキテクトの Nikki Loppie が、NVIDIA の高性能ディープラーニング推論用ソフトウェア開発キットである TensorRT を紹介します。 TensorRT は、組み込みデバイスからデータ センターまで、さまざまなプラットフォームで低レイテンシと高スループットの推論を実現する推論オプティマイザーとランタイムを提供します。 Loppie は、TensorRT が推論パフォーマンスを最適化するために使用する 5 つのテクノロジー (カーネル フュージョンや精度キャリブレーションなど) について説明します。開発者は TensorRT の Python および C++ API を使用してこれらの最適化を独自のアプリケーションに組み込むことができ、trtorch などのコンバーター ライブラリを使用して PyTorch モデルを推論用に最適化できます。 Loppie は、trtorch ライブラリを使用して TensorRT 最適化モデルを保存する方法を示し、画像分類のために最適化されていないモデルに対して最適化されたモデルをベンチマークし、半分の精度で大幅なスピードアップを示します。
ESP チュートリアル - 方法: Keras/Pytorch/ONNX でアクセラレータを設計する
ESP チュートリアル - 方法: Keras/Pytorch/ONNX でアクセラレータを設計する
このチュートリアルでは、Keras/Pytorch/ONNX モデルからアクセラレーターを自動的に生成できる Chalice for ML というツールを紹介します。次にチュートリアルは、アクセラレータを ESP (Early Stage Prototyper) に統合する方法を示します。講演者は、Keras/Pytorch/ONNX でアクセラレータを設計する方法も示し、アクセラレータのインポート、テスト ベンチの追加、RTL の生成、アクセラレータの 2 つのバージョンの作成の手順を説明します。このビデオでは、Linux のコンパイルと、アクセラレータ用の Linux ユーザー空間アプリケーションの作成についても説明しています。最後に、チュートリアルはさらに学習するためのリソースで終わります。
ONNX ランタイムを使用した柔軟なハードウェアでの最適な推論
ONNX ランタイムを使用した柔軟なハードウェアでの最適な推論
このチュートリアルでは、ONNX ランタイムを使用した CPU、GPU、および OpenVINO でのモデルのデプロイについて説明します。講演者は、柔軟なハードウェアでの推論のために、OpenVINO を含むさまざまな実行プロバイダーの使用を実演します。推論のコードは、主にすべての環境で同じですが、主な違いは実行プロバイダーです。 ONNX ランタイムは、CPU と GPU で PyTorch よりも高速に推論を実行し、OpenVINO 用に別の ONNX ランタイム ライブラリが存在します。全体として、このチュートリアルでは、ONNX ランタイムを使用してさまざまなハードウェア オプションにモデルをデプロイする方法の概要を説明します。
ONNX を使用した Flink での機械学習推論
ONNX を使用した Flink での機械学習推論
このビデオでは、機械学習の推論で ONNX を使用し、それを分散コンピューティング フレームワークである Flink にデプロイすることの利点と実装について説明します。モデルのトレーニングと生産の推論の間の関心の分離、入力と出力の仕様を定義する機能、および言語の非依存性により、ONNX はデータ サイエンティストにとって貴重なツールになります。このビデオでは、ONNX モデルを Flink にロードする方法を示し、リッチ マップ機能の主要なコンポーネントを提供し、jar ファイルを使用してモデルをコードと一緒にバンドルする方法を説明します。スピーカーは、ONNX を使用したメモリ管理、バッチ最適化、ハードウェア アクセラレーションなどの考慮事項についても説明し、Flink でのリアルタイム機械学習推論の利点を強調します。
ONNX によるオンライン ショッピング エクスペリエンスの向上
ONNX によるオンライン ショッピング エクスペリエンスの向上
このビデオでは、e コマース企業が AI を使用して、オンライン小売業界での勝敗を区別する影響力のある洞察を作成する方法について説明します。講演者は、合計 80 億件を超えるレビューを提供するブランドと小売業者の最大のネットワークである Bazaar Voice の例と、製品マッチングを使用してレビューを共有する方法を紹介します。次にスピーカーは、Python で機械学習モデルを開発し、それを ONNX 形式にエクスポートし、ノード環境を使用してサーバーレス機能にデプロイし、ONNX ランタイムで推論を実行する方法について説明します。このソリューションにより、低コストを維持しながら、何千ものクライアント カタログにまたがる何億もの製品の高速マッチングが可能になり、ブランドや小売業者にとって大幅なコスト削減と何百万もの追加レビューが実現します。スピーカーは、視聴者に ONNX の機能を使用するより多くの方法を探求し、将来の技術的進歩のためのユース ケースを共有することで締めくくります。
DSS オンライン #4 : ONNX を使用したエンドツーエンドのディープ ラーニングの展開
DSS オンライン #4 : ONNX を使用したエンドツーエンドのディープ ラーニングの展開
このビデオでは、さまざまな言語、フレームワーク、依存関係、パフォーマンスのばらつきの管理、チーム間の摩擦、独自のフォーマット ロックインなど、エンドツーエンドのディープ ラーニング展開の課題について説明します。 Open Neural Network Exchange (ONNX) は、ディープ ラーニングのシリアル化のためのプロトコル バッファー ベースの形式として導入されました。主要な深層学習フレームワークをサポートし、モデルを実行するための自己完結型のアーティファクトを提供します。 ONNX ML は、従来の機械学習の前処理をサポートする ONNX 仕様の一部としても説明されています。 ONNX の限界は認識されていますが、言語、フレームワーク、ランタイム、およびバージョンのさまざまな次元にわたって真の移植性を提供する大規模な組織からの強力なサポートにより、急速に成長しているプロジェクトと見なされています。
Microsoft の Vinitra Swamy および Pranav Sharma による ONNX および ONNX ランタイム
Microsoft の Vinitra Swamy および Pranav Sharma による ONNX および ONNX ランタイム
このビデオでは、シリアル化とバージョン管理においてモデルの相互運用性と効率性を高めるために作成された Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式について説明します。 ONNX は、中間表現レイヤー、オペレーター仕様で構成され、さまざまなタイプのデータをサポートします。 C++ およびアセンブラーで実装された ONNX ランタイムは、下位互換性を提供し、実行プロバイダー、カスタム オペレーター、およびグラフ オプティマイザーによって拡張可能です。 API は、プラットフォーム、プログラミング言語、および実行プロバイダーをサポートします。ユーザーは、セッションを作成し、モデルを最適化し、将来の使用のためにそれらをシリアル化できます。スピーカーは、Android デバイスで実行できる ONNX ランタイムの汎用性と効率性をデモンストレーションします。
互換性は CentOS 7.6 までさかのぼります。最適なパフォーマンスのためにモデルを変換および調整するためのオープンソース ツールである ONNX Go Live Tool についても説明します。このセクションは、ONNX を利用した Microsoft サービスの例で締めくくります。これには、Office の不足している決定子モデルでの 14 倍のパフォーマンス向上と、コグニティブ サービスで使用される光学式文字認識モデルでの 3 倍のパフォーマンス向上が含まれます。
Jan-Benedikt Jagusch Christian Bourjau: ONNX で機械学習アプリケーションを高速かつシンプルにする
Jan-Benedikt Jagusch Christian Bourjau: ONNX で機械学習アプリケーションを高速かつシンプルにする
機械学習とデプロイに関するこのビデオでは、モデルを本番環境に置く際の課題、特にモデルのピッキングとデプロイの難しさについて話します。機械学習モデルをエクスポートするためのユニバーサル ファイル形式である ONNX を紹介し、ONNX がトレーニングと推論を切り離して展開をより迅速かつ効率的にする方法を説明します。 scikit-learn を使用したライブ デモを提供し、機械学習パイプラインを ONNX 形式に変換する方法を説明しています。また、機械学習モデルを展開するための Docker コンテナーの制限についても説明し、代わりに ONNX を使用する利点を強調しています。彼らは、セキュリティを強化するためのモデルの暗号化のトピックに触れ、ONNX の使いやすさの問題に対処します。ONNX はまだ新しいエコシステムであり、不可解なエラー メッセージがいくつかあります。
エッジとクラウドでのハイブリッド推論のための ONNX ランタイム Azure EP
エッジとクラウドでのハイブリッド推論のための ONNX ランタイム Azure EP
ONNX ランタイム チームは、開発者が Azure EP を使用してエッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングの両方に単一の API を使用できるようにするハイブリッドの世界への最初のステップをリリースしました。これにより、デバイス接続の問題が解消され、開発者は最適化したクラウド モデルに切り替えることができます。 、コストを節約し、待ち時間を短縮します。この新機能により、開発者はアプリケーション ロジックを更新し、Azure EP を介してどのパスを取るかを選択できるため、より多くの機能とパワーが提供されます。このチームは、子供用サーバーとオブジェクト検出モデルの展開、およびエンドポイントをテストして Onnx Runtime Azure を簡単に構成する方法を示します。プレゼンターは、ローカル処理とリモート処理を切り替える機能と、パフォーマンスの低いモデルとパフォーマンスの高いモデルを含む潜在的なユース ケースについても説明します。 ONNX ランタイム Azure EP は、展開に必要なパッケージを事前に読み込んで簡単に構成できるため、ソフトウェアの使いやすさに貢献します。
ONNX-TensorRT を使用した量子化対応のトレーニング済みモデルの INT8 推論
ONNX-TensorRT を使用した量子化対応のトレーニング済みモデルの INT8 推論
NVIDIA の深層学習ソフトウェア エンジニアである Dheeraj Peri が、量子化の基本と、TensorRT がさまざまな融合を通じて量子化されたネットワークをサポートする方法について説明します。 TensorFlow 2.0 フレームワークを使用してトレーニングされたモデルと、トレーニング後の量子化 (PTQ) および量子化認識トレーニング (QAT) を実行する方法に焦点を当てています。 Nvidia TF2 量子化ツールキットと ONNX-TensorRT を使用してトレーニングされたモデルをデプロイするプロセスが説明され、さまざまな ResNet モデルの精度とレイテンシの結果が示されています。全体として、TensorFlow から ONNX-TensorRT を介した TensorRT デプロイまでのエンドツーエンドの QAT ワークフローが示されています。