MMdeploy在cuda+tensorrt下的配置和编译 Python安装配置MMdeploy配置openmmlab系列从工程安装mmdeploy MMdeploy_runtime以及demo编译安装量化编译runtime和demo Python安装配置MMdeploy 配置openmmlab系列 pip install -U openmim 如果mim命令遭遇故障，

0. 前置说明： 该文档适用于：已经使用mmdetection训练好了模型，并且完成了模型转换。要进行模型部署了。 1. 概述 MMDeploy 定义的模型部署流程，如下图所示： 模型转换【待撰写，敬请期待…】 主要功能是：把输入的模型格式，转换为目标设备的推理引擎所要求的模型格式。 目前，MMDeploy 可以实现：① 把PyTorch模型，转换为 ONNX、TorchScrip

目录 前言 一、准备工作 二、安装 MMDeploy 总结 前言 近期在用OpenMMLab构建模型，然后需要使用MMDeploy对模型进行部署。虽然官方文档提供了详细的说明，但是写的太繁琐了，而且在实际部署过程中，发现并不是所有步骤和内容都需要，因此，自己通过测试，记录一下如何利用MMDeploy部署OpenMMLab 模型。 一、准备工作 在利用MMDepl

一、MMDepoly整体框架 模型部署是指把机器学习训练生成的算法模型，部署到各类云、边、端设备上去， 并使之高效运行，从而将算法模型实际地应用到现实生活中的各类任务中去，从而实现AI+的智能化转型。 目前，我们已经支持 5 个算法库和 5 种后端推理引擎，囊括多种应用场景: MMDeploy 所支持算法库： • 检测（MMDetection） • 分割（MMSegmentation） •