【源码】基于TensorRT的ChineseCLIP模型部署系统

项目简介

本项目是一个针对Chinese-CLIP模型部署的完整解决方案。其核心目标是把PyTorch模型转化为TensorRT模型，并在GPU上实现高效推理。项目覆盖了从模型转换、优化到部署的全流程，支持文本和视觉编码器的转换与推理。

项目的主要特性和功能

1. 模型转换：可将PyTorch模型转换为ONNX格式，再进一步转化为TensorRT模型。
2. 精度支持：提供FP32和FP16两种精度，满足不同性能和精度需求。
3. 推理速度测试：具备模型推理速度的基准测试工具，便于用户评估模型性能。
4. 部署工具：提供TensorRT模型的构建和推理工具，简化部署流程。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python（推荐Python 3.7及以上版本）。
2. 安装TensorRT及相关依赖库。
3. 若需进行PyTorch模型转换，安装PyTorch。
4. 安装ONNX及相关工具。

使用步骤

1. 将本项目复制到本地。
2. 根据实际需求修改配置文件中的路径和参数。
3. 运行脚本进行模型转换和推理速度测试。

使用注意事项

1. 确保环境配置无误，包含Python版本、TensorRT及相关依赖库的安装。
2. 依据项目需求修改配置文件里的路径和参数。
3. 运行脚本前，保证输入模型的路径正确且模型文件存在。
4. 构建和推理TensorRT模型时，确保目标设备支持CUDA，且正确安装相关驱动和库。
5. 在使用本系统进行重要任务前，进行充分测试，确保系统的稳定性和准确性。

下载地址

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