Optimisation du modèle Pi0 : export ONNX et déploiement accéléré avec TensorRT
Pour améliorer la rapidité d'exécution d'un modèle de contrôle robotique, il est essentiel d'optimiser son format d'inférence. Ce guide détaille comment convertir le modèle Pi0, un modèle vision-langage-action, depuis PyTorch vers ONNX, puis l'accélérer avec TensorRT pour une inférence à faible latence sur GPU.
Préparation de l'environnement et ...
Publié le 21 juin à 22h53
Optimisation et Déploiement de D-FINE : Quantification INT8 et Inférence en Précision Mixte FP16
L'optimisation des modèles de détection d'objets en temps réel comme D-FINE est cruciale pour réduire la latence et l'empriente mémoire sur le matériel de production. Bien que D-FINE offre des performances de pointe nativement, l'application de techniques de quantification peut multiplier la vitesse d'inférence par 2 ou 4 tout en divisant l'uti ...
Publié le 21 juin à 19h34