是的,ModelScope 提供了对模型转换为 ONNX(Open Neural Network Exchange)格式、TensorRT(TensorRT Inference Server)部署和模型量化的支持。
以下是一些相关功能和工具:
模型转换为 ONNX:ModelScope 允许将不同框架(如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等)的模型转换为 ONNX 格式。这样可以实现跨平台的模型部署和推理。
TensorRT 部署:ModelScope 提供了与 TensorRT 转换器集成的功能,使您能够将训练好的模型转换为 TensorRT 推理引擎,并在 TensorRT Inference Server 上进行高性能的推理服务。
模型量化:ModelScope 还支持模型量化技术,包括量化感知训练(Quantization-Aware Training,QAT)和权重量化(Weight Quantization)。通过模型量化,可以降低模型的存储需求和计算成本,同时保持合理的预测性能。
ModelScope支持模型转ONNX、TensorRT和量化。模型转ONNX:您可以使用ModelScope的模型转换工具将模型转换为ONNX格式。转换过程中,您可以选择不同的优化参数,以提高模型的性能和精度。
模型转TensorRT:您可以使用ModelScope的模型转换工具将模型转换为TensorRT格式。转换过程中,您可以选择不同的优化参数,以提高模型的推理速度。
导出您参考一下这里https://modelscope.cn/docs/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%AF%BC%E5%87%BA————此回答整理自钉群:“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”