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一、Llama3大模型是什么?Llama是由Meta的人工智能研究团队开发并开源的大型语言模型(LLM)，继Llama2+模型之后，Meta进一步推出了性能更卓越的MetaLlama3系列语言模型，包括一个80亿参数模型和一个700亿参数模型。Llama370B的性能美Gemini1.5Pro，全面超越Claude大杯，而400B+的模型则有望与Claude超大杯和新版GPT-4Turbo掰手腕二、llama2和llama3有什么区别？llama3与llama2的模型架构完全相同，只是model的一些配置（主要是维度）有些不同，llama2推理的工程基本可以无缝支持llama3。在meta官方的代码库,模型计算部分的代码是一模一样的，也就是主干decoderonly，用到了RoPE、SwiGLU、GQA等具体技术。通过对比huggingface模型中的config.json，首先可以看出，模型都是LlamaForCausalLM这个类，模型结构不变。三、Llama3的目标和最佳表现Llama3拥抱开源社区。通过不断响应用户反馈来提升模型效果，并且持续在负责任的AI领域扮演重要角色。近期发布的基于文本的模型是Llama3集合的一部分。未来的目标是使Llama3成为多语言、多模态、长上下文、持续提升核心能力，如：推理和代码生成。得益于pretraining和post-training的改进，我们的pretrained模型和instruction-fine-tuned模型是8B和70B最好的大模型。post-training的改进包括：降低误拒率、改进的对齐方法、模型回答的多样性。同时，我们也看到Llama3综合能力的提升，如：推理、代码生成、指令遵循。这使得Llama3更加可控。四、从头构建LLaMA3大模型（Python）首先是模型架构的选择。原工作用的是GPTNeo架构（可以看他们的config），这个算是很老的模型了，最初是EleutherAI用来复现追踪GPT-3的工作的，现在用的也比较少了。我打算选用LLaMA架构，也算是符合研究主流、便于推广。LLaMA3主要多了个GQA，也是现在模型的主流，我这里也用一下。其次是数据的选择。既然是复现，就直接贯彻拿来主义，用原工作开源的数据集（主要是从头生成要花不少api费用）。原工作第一版的时候用的是GPT-3.5生成的数据，后面社区有人更新了第二版，是用GPT-4生成的，比原数据更好，就用它了。最后是训练。其实我手上就两张306012G和4060Ti16G，训这个确实是绰绰有余，但我还是不想在桌前吵我自己，于是继续用Colab。现在Colab可以直接看到剩余使用时长了，虽然已经被砍到只有3h左右的用卡时间，但至少心里有个底，况且3h训我们这个也完全够了。五、用户与LlaMA3进行交互的方式主要分为6个阶段。阶段1：通过按原样使用模型，以适应广泛的应用场景。第2阶段：在用户自定义的应用程序中使用模型。第3阶段：使用提示工程来训练模型，以产生所需的输出。第4阶段：在用户端使用提示工程，同时深入研究数据检索和微调，这仍然主要由LLM提供商管理。第5阶段：把大部分事情掌握在自己(用户)手中，从提示工程到数据检索和微调(RAG模型、PEFT模型等)等诸多任务。第6阶段：从头开始创建整个基础模型——从训练前到训练后。为了最大限度地利用这些模型，建议最好的方法是使用上面的第5阶段，因为灵活性很大程度上取决于用户自身。能够根据领域需求定制模型对于最大限度地提高其收益至关重要。因此，如果不参与到系统开发中，是不能产生最佳回报的。

TensorRT部署手把手教您，跟我一起来学习。这东西就是NVidia在自家显卡上做了一个深度学习inference加速的框架，只要你把训练好的模型参数和结构告诉他，他就能自动帮你优化（硬件相关），以达到最快速度。这涉及两个问题：应该以什么模型格式把模型喂给TensorRT？如何使用TensorRT优化后的模型？对于第一个问题：现在的深度学习框架非常多，不止常用的pytorch/tensorflow，而即使是同一种框架还可以使用不同的编程语言实现。让TensorRT对每一个框架都直接支持，显然是不可能的。TensorRT只需要知道网络的结构和参数即可，它支持三种转换入口：TF-TRT，要求是TensorFlow模型ONNX模型格式使用TensorRTAPI手动把模型搭起来，然后把参数加载进去第一种不够灵活，第三种比较麻烦，所以最省事方便的就是第二种方法。本文介绍第二种。ONNX就是一个通用的神经网络格式，一个.onnx文件内包含了网络的结构和参数。甭管是用什么深度学习框架写的网络，只要把模型导出成ONNX格式，就跟原本的代码没有关系了。转成ONNX格式还没有被优化，需要再使用TensorRT读取它并优化成TensorRTEngine。优化参数也在这一步指定。对于第二个问题：得到的TensorRTEngine是硬件相关的，之后跑模型只需要运行这个Engine即可。调用TensorRTEngine需要使用TensorRTRuntimeAPI。所以整个逻辑就是：把你的模型导出成ONNX格式。把ONNX格式模型输入给TensorRT，并指定优化参数。使用TensorRT优化得到TensorRTEngine。使用TensorRTEngine进行inference。屏蔽nouveau驱动nouveau是系统自带的一个显示驱动程序，需要先将其禁用，然后再进行下一步操作，否则在安装显卡驱动时，会提示：YouappeartoberunninganXserver…，然后安装失败。分别打开如下两个文件（如果没有就创建一个），并在其中输入如下两句，然后保存。#vim/etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf#vim/lib/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf...blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0重做initramfs镜像重做镜像之后启动才会屏蔽驱动，否则无效，重做时应先rm已有驱动，否则会提示无法覆盖。这一步需要确保boot文件目录的空间足够，否则会失败。建议大于400MB#cp/boot/initramfs-$(uname-r).img/boot/initramfs-$(uname-r).img.bak#dracut/boot/initramfs-$(uname-r).img$(uname-r)--force#rm/boot/initramfs-$(uname-r).img.bak;这一步可不执行如果想用YOLOv5对图像做目标检测，在将图像输入给模型之前还需要做一定的预处理操作，预处理操作应该与模型训练时所做的操作一致。YOLOv5的输入是RGB格式的3通道图像，图像的每个像素需要除以255来做归一化，并且数据要按照CHW的顺序进行排布。所以YOLOv5的预处理大致可以分为两个步骤：将原始输入图像缩放到模型需要的尺寸，比如640x640。这一步需要注意的是，原始图像是按照等比例进行缩放的，如果缩放后的图像某个维度上比目标值小，那么就需要进行填充。举个例子：假设输入图像尺寸为768x576，模型输入尺寸为640x640，按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x480，那么在y方向上还需要填充640-480=160（分别在图像的顶部和底部各填充80）。来看一下实现代码：cv::Matinput_image=cv::imread("dog.jpg");cv::Matresize_image;constintmodel_width=640;constintmodel_height=640;constfloatratio=std::min(model_width/(input_image.cols*1.0f),               model_height/(input_image.rows*1.0f));//等比例缩放constintborder_width=input_image.cols*ratio;constintborder_height=input_image.rows*ratio;//计算偏移值constintx_offset=(model_width-border_width)/2;constinty_offset=(model_height-border_height)/2;cv::resize(input_image,resize_image,cv::Size(border_width,border_height));cv::copyMakeBorder(resize_image,resize_image,y_offset,y_offset,x_offset,          x_offset,cv::BORDER_CONSTANT,cv::Scalar(114,114,114));//转换为RGB格式cv::cvtColor(resize_image,resize_image,cv::COLOR_BGR2RGB);格式转化要将tensorflow的pb文件转化为uff格式的文件，首先找到convert_to_uff文件，看自己用的是哪个版本的python，如果是python3，则在/usr/lib/python3.5/dist-packages/uff/bin文件夹下，如果是python2，则在/usr/lib/python2.7/dist-packages/uff/bin文件夹下我们在终端中进入end_to_end_tensorflow_mnist，运行以下指令首先使用Pytorch实现一个和上文一致的模型，即只对输入做一次池化并输出；然后将Pytorch模型转换成ONNX模型；最后将ONNX模型转换成TensorRT模型。这里主要使用了TensorRT的OnnxParser功能，它可以将ONNX模型解析到TensorRT的网络中。最后我们同样可以得到一个TensorRT模型，其功能与上述方式实现的模型功能一致。importtorch importonnx importtensorrtastrt   onnx_model='model.onnx'  classNaiveModel(torch.nn.Module):   def__init__(self):     super().__init__()     self.pool=torch.nn.MaxPool2d(2,2)    defforward(self,x):     returnself.pool(x)  device=torch.device('cuda:0')  #generateONNXmodel torch.onnx.export(NaiveModel(),torch.randn(1,3,224,224),onnx_model,input_names=['input'],output_names=['output'],opset_version=11) onnx_model=onnx.load(onnx_model)  #createbuilderandnetwork logger=trt.Logger(trt.Logger.ERROR) builder=trt.Builder(logger) EXPLICIT_BATCH=1<<(int)(   trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH) network=builder.create_network(EXPLICIT_BATCH)  #parseonnx parser=trt.OnnxParser(network,logger)  ifnotparser.parse(onnx_model.SerializeToString()):   error_msgs=''   forerrorinrange(parser.num_errors):     error_msgs+=f'{parser.get_error(error)}\n'   raiseRuntimeError(f'Failedtoparseonnx,{error_msgs}')  config=builder.create_builder_config() config.max_workspace_size=1<<20 profile=builder.create_optimization_profile()  profile.set_shape('input',[1,3,224,224],[1,3,224,224],[1,3,224,224]) config.add_optimization_profile(profile) #createengine withtorch.cuda.device(device):   engine=builder.build_engine(network,config)  withopen('model.engine',mode='wb')asf:   f.write(bytearray(engine.serialize()))   print("generatingfiledone!") 

今天给大家分享一套YOLO8的视频教程，《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》，2023年新课，视频+源码+课件+数据下载。《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》课程详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。《《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》》课程完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。章节1：YOLOv8介绍与安装环境测试章节2：YOLOv8模型结构与源码详解章节3：YOLOv8自定义对象检测章节4：YOLOv8自定义实例分割-工业缺陷检测章节5：YOLOv8自定义对象跟踪章节6：YOLOv8模型推理部署章节7：YOLOv8课程总结源码+课件+数据安装YOLOv8有两种安装方式，一种是直接用pip命令安装：pipinstallultralytics另外一种是通过源码安装：gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralyticscdultralyticspipinstall-e'.[dev]'安装完成后就可以通过yolo命令在命令行进行使用了。目标检测使用YOLOv8进行目标检测，可以使用下面的命令：yolotask=detectmode=predictmodel=yolov8n.ptsource=ultralytics/assets/bus.jpgimgsz=640show=Truesave=True如果模型权重不存在，程序会自动从GitHub中下载。如果对命令行的参数不了解，可以参考官方文档的说明，也可以直接看ultralytics代码仓库中的ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件，里面有所有参数的说明和默认值。fromopenvino.runtimeimportCoreimportnumpyasnpimportcv2,timefromultralytics.yolo.utilsimportROOT,yaml_loadfromultralytics.yolo.utils.checksimportcheck_yamlMODEL_NAME="yolov8n-int8"CLASSES=yaml_load(check_yaml('coco128.yaml'))['names']colors=np.random.uniform(0,255,size=(len(CLASSES),3))

分享课程——YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署，2023新课，提供源码+课件+数据。详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。

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