mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-06 17:17:14 +08:00
104d965b38
* add yolov5 and ppyoloe for rk1126 * update code, rename rk1126 to rv1126 * add PP-Liteseg * update lite lib * updade doc for PPYOLOE * update doc * fix docs * fix doc and examples * update code * uodate doc * update doc Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
45 lines
4.1 KiB
Markdown
Executable File
45 lines
4.1 KiB
Markdown
Executable File
# YOLOv6量化模型部署
|
|
FastDeploy已支持部署量化模型,并提供一键模型自动化压缩的工具.
|
|
用户可以使用一键模型自动化压缩工具,自行对模型量化后部署, 也可以直接下载FastDeploy提供的量化模型进行部署.
|
|
|
|
## FastDeploy一键模型自动化压缩工具
|
|
FastDeploy 提供了一键模型自动化压缩工具, 能够简单地通过输入一个配置文件, 对模型进行量化.
|
|
详细教程请见: [一键模型自动化压缩工具](../../../../../tools/common_tools/auto_compression/)
|
|
## 下载量化完成的YOLOv6s模型
|
|
用户也可以直接下载下表中的量化模型进行部署.(点击模型名字即可下载)
|
|
|
|
Benchmark表格说明:
|
|
- Runtime时延为模型在各种Runtime上的推理时延,包含CPU->GPU数据拷贝,GPU推理,GPU->CPU数据拷贝时间. 不包含模型各自的前后处理时间.
|
|
- 端到端时延为模型在实际推理场景中的时延, 包含模型的前后处理.
|
|
- 所测时延均为推理1000次后求得的平均值, 单位是毫秒.
|
|
- INT8 + FP16 为在推理INT8量化模型的同时, 给Runtime 开启FP16推理选项
|
|
- INT8 + FP16 + PM, 为在推理INT8量化模型和开启FP16的同时, 开启使用Pinned Memory的选项,可加速GPU->CPU数据拷贝的速度
|
|
- 最大加速比, 为FP32时延除以INT8推理的最快时延,得到最大加速比.
|
|
- 策略为量化蒸馏训练时, 采用少量无标签数据集训练得到量化模型, 并在全量验证集上验证精度, INT8精度并不代表最高的INT8精度.
|
|
- CPU为Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C, 所有测试中固定CPU线程数为1. GPU为Tesla T4, TensorRT版本8.4.15.
|
|
|
|
#### Runtime Benchmark
|
|
| 模型 |推理后端 |部署硬件 | FP32 Runtime时延 | INT8 Runtime时延 | INT8 + FP16 Runtime时延 | INT8+FP16+PM Runtime时延 | 最大加速比 | FP32 mAP | INT8 mAP | 量化方式 |
|
|
| ------------------- | -----------------|-----------| -------- |-------- |-------- | --------- |-------- |----- |----- |----- |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | TensorRT | GPU | 9.47 | 3.23 | 4.09 |2.81 | 3.37 | 42.5 | 40.7|量化蒸馏训练 |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | Paddle-TensorRT | GPU | 9.31 | None| 4.17 | 2.95 | 3.16 | 42.5 | 40.7|量化蒸馏训练 |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | ONNX Runtime | CPU | 334.65 | 126.38 | None | None| 2.65 |42.5| 36.8|量化蒸馏训练 |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | Paddle Inference | CPU | 352.87 | 123.12 |None | None| 2.87 |42.5| 40.8|量化蒸馏训练 |
|
|
|
|
|
|
#### 端到端 Benchmark
|
|
| 模型 |推理后端 |部署硬件 | FP32 End2End时延 | INT8 End2End时延 | INT8 + FP16 End2End时延 | INT8+FP16+PM End2End时延 | 最大加速比 | FP32 mAP | INT8 mAP | 量化方式 |
|
|
| ------------------- | -----------------|-----------| -------- |-------- |-------- | --------- |-------- |----- |----- |----- |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | TensorRT | GPU | 15.66 | 11.30 | 10.25 |9.59 | 1.63 | 42.5 | 40.7|量化蒸馏训练 |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | Paddle-TensorRT | GPU | 15.03 | None| 11.36 | 9.32 | 1.61 | 42.5 | 40.7|量化蒸馏训练 |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | ONNX Runtime | CPU | 348.21 | 126.38 | None | None| 2.82 |42.5| 36.8|量化蒸馏训练 |
|
|
| [YOLOv6s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov6s_ptq_model.tar) | Paddle Inference | CPU | 352.87 | 121.64 |None | None| 3.04 |42.5| 40.8|量化蒸馏训练 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 详细部署文档
|
|
|
|
- [Python部署](python)
|
|
- [C++部署](cpp)
|