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温馨提示：**对于我的电脑没有Nvidia的独显，只有Intel的集显，最后导出时无法识别Nvidia显卡设备！！就没成功！！ 如果你的torch与我一样之前安装的CPU版本，那么很可能最后与我一样！**
一、模型部署概述
算法要落地到实际应用，这就叫模型部署！
模型部署是将训练好的机器学习或深度学习模型集成到实际应用中，使其能够对外提供服务的过程。只有将模型部署到实际应用中，才能发挥其作用，为企业或个人带来实际效益。
主要包括在线部署和离线部署两种。
- 在线部署：是指将训练好的模型直接部署到实时应用场景中，以实时处理和预测数据。其主要优势在于实时性和高效性。其算法原理是将训练好的模型加载到内存中，然后通过输入数据流进行处理和预测。
具体步骤：①加载训练好的模型文件、②将输入数据流转换为模型所需的格式、③通过模型进行处理和预测，④输出预测结果。
- 离线部署：则是将训练好的模型部署到非实时应用场景中，以批量处理和预测数据。它的主要优势在于数据安全和计算资源利用率。离线部署的算法原理是将训练好的模型保存到磁盘中，然后通过批量输入数据进行处理和预测。
具体步骤包括：①训练好的模型保存到磁盘中、②将批量输入数据加载到内存中、③通过模型进行处理和预测，④将预测结果保存到磁盘中。
大模型和小模型的部署方式区别：
- 大模型通常参数较多、层数较深，因此具有更强的表达能力和更高的准确度。但是，这也意味着大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。在部署大模型时，往往需要考虑到服务器的性能、内存和存储等要求。
常见的部署方式包括将模型部署为Web服务，或者将模型打包成Docker镜像后部署到云服务器上。这些方式可以充分利用云端的强大计算资源，满足大模型对性能的需求。
- 小模型通常参数较少、层数较浅，具有轻量级、高效率、易于部署等优点。这些模型适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备等。
在部署小模型时，可以考虑将模型直接部署到这些设备上，或者使用一些轻量级的框架来实现。这样既可以节省计算资源，又可以实现快速响应和实时处理。
训练框架和推理引擎的不同角色：
- 训练框架主要用于模型的训练阶段，它提供了构建、训练和验证机器学习模型的工具和方法。训练框架通常包含了大量的优化算法和技巧，以及丰富的数据处理和模型调优功能，帮助研究人员和开发者更高效地训练出高质量的模型。
- 当模型训练完成后，需要将其部署到实际应用中进行推理时，就需要使用推理引擎了。
推理引擎是实施问题求解的核心执行机构，它主要负责在设备端高效地运行模型，进行前向推理。与训练框架相比，推理引擎更关注于模型的执行效率和性能优化，以满足实际应用中对于实时性、准确性和资源消耗等方面的要求。
二、TensorRT推理引擎
TensorRT是NVIDIA开发的一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库（引擎），主要用于加速深度学习应用在生产环境中的部署。
目标是为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可以支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，与NVIDIA的GPU结合，它能在这些框架中进行快速和高效的部署推理。
模型部署时不再使用训练时的Torch框架，主要有以下几个原因：
- 资源消耗与性能：训练阶段，为了加快训练速度，通常会使用多GPU分布式训练，这在资源消耗上是非常大的。然而，在实际部署时，出于成本考虑，往往不会使用过多的GPU资源，甚至会选择使用CPU进行模型的推理。
TensorRT正是针对这种情况，通过优化内存使用和网络结构，减少推理过程中的内存消耗，提高系统整体效率，从而实现低延迟和高吞吐量的推理。
- 跨平台支持：TensorRT支持主流的GPU架构，如NVIDIA的CUDA架构，这使得它可以在不同平台上部署和运行优化后的模型，增加了模型的灵活性和可移植性。
- 模型优化：TensorRT提供了灵活的API和工具，可以根据需求进行网络结构的剪枝、融合和量化，实现模型的定制化优化。此外，它还能针对特定的硬件平台（如NVIDIA GPU）优化模型，从而实现更快的推理速度。
1、环境安装
①CUDA
下载链接如下：
选择对应电脑系统的版本，右下角下载，下载后安装一直点“Next”即可！这样安装完一般都在C盘的以下文件路径：
②CUDNN
下载链接如下：
这里下载上面这个压缩包，解压复制里面的4个文件：
将这4个文件粘贴在CUDA的路径下：
若前两步安装正确，在终端中输入nvcc -V会显示如下：
③TensorRT
下载解压后里面的文件如下：
这里的python文件夹里面有一些预编译好的库文件，需要根据我们的python版本用pip进行安装。具体操作如下：
- 查看我们的python版本为3.8.19，则需要pip安装第三个cp38的版本
- 从文件路径处输入“cmd”回车直接可进入目标目录的cmd窗口：
- 激活环境后直接输入pip命令+文件名即可安装对应cp38版本的tensorrt：
此外lib文件夹中的文件如下，需要把它们复制粘贴在刚才CUDA安装位置的bin文件夹里：
粘贴位置如下（C盘）：
④zlibwapi.dll
若之前训练安装的是CU116版本的Pytorch，可不必这一步！！其他版本的似乎没有这个文件
将压缩包里zlibwapi.dll这个应用扩展程序也粘贴在CUDA的bin文件夹中：
2、模型导出
①pip install onnx
打开yolov5的项目文件夹的export.py文件，可见上面注释“Format”支持导出很多种格式，默认的模型格式是Pytorch。
“Requirements”提示我们需要安装requirements.txt和onnx，requirements.tx之前已经有了，onnx可以理解为一个“中间格式适配器”，很多格式都可以先转换为onnx格式然后再转换为其他格式：
下面安装下onnx：
pip install onnx
②导出命令
export.py的导出使用方法注释“Usage”中也有，include后面的根据“Format”第二列中选择对应格式的字段，比如TensorRT格式对应engine：
终端中输入以下代码运行导出，发现报错说“必须运行在GPU”上：
再代码后指定设备**--device 0**即可：
python export.py --weights yolov5s.pt --include engine --device 0
**对于我的电脑没有Nvidia的独显，只有Intel的集显，所以这里无法识别设备！！就没成功！！ **
某站作者大大（@你可是处女座啊）导出完成后的界面如下，给出了不同的用法如detect.py、val.py、torchhub用法等：
yolov5s.pt权重文件所在目录会出现一个名为yolov5s.engine的对应tenorrt格式的权重文件。
③torch和tensorrt效果对比
- 使用torch运行detect.py
运行速度：
- 使用tensorrt运行detect.py（权重文件改为yolov5s.engine即可）
运行效果：
发现使用tensorrt的时间还臂用torch的时间慢了0.7ms，这是为什么呢？
因为torch的输入维度是384x640，而tensorrt的输入维度是640x640（模型在部署落地应用时一般输入维度都是固定的，所以tensorrt在加速时维度是定死的，不可改的），之所以是640x640是因为导出tensorrt格式时为指定维度：
python export.py --weights yolov5s.pt --include engine --device 0
若想导出tensorrt格式时将维度定为384x640以便与torch的检测速度对比，则重新导出：
python export.py --weights yolov5s.pt --include engine --device 0 img 384 640
- 重新使用tensorrt运行detect.py文件（注意指定对应的权重文件），结果如下，可见速度提升了不少：
拓：若想导出tensorrt格式时指定半精度推理，可用下面导出方法：
python export.py --weights yolov5s.pt --include engine --device 0 img 384 640 --half
导出后，再次运行detect.py文件（注意指定对应的权重文件），结果如下，速度又提升了点：
不只是导出tensor格式时可指定img大小，运行detect.py时也可指定img的维度，只是该维度不能超过导出时最大的384x640，例如运行detetc.py时指定img192x640：
可发现检测速度又有了提升：
三、基于Flask的YOLOv5项目部署
1、基于文件的模型检测
主要文件：
2、基于图像的模型检测
这里由于上面受显卡限制，不再详细写过程，可参考原视频：
基于Flask的模型部署http:// https://www.bilibili.com/video/BV1Mk4y1i7v1/?share_source=copy_web&vd_source=8f7729bb666414c7bb823ad003dc6e38
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