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FastDeploy已支持部署量化模型,并提供一键模型自动化压缩的工具. 用户可以使用一键模型自动化压缩工具,自行对模型量化后部署, 也可以直接下载FastDeploy提供的量化模型进行部署.
FastDeploy 提供了一键模型自动化压缩工具, 能够简单地通过输入一个配置文件, 对模型进行量化. 详细教程请见: 一键模型自动化压缩工具
用户也可以直接下载下表中的量化模型进行部署.(点击模型名字即可下载)
Benchmark表格说明:
- Runtime时延为模型在各种Runtime上的推理时延,包含CPU->GPU数据拷贝,GPU推理,GPU->CPU数据拷贝时间. 不包含模型各自的前后处理时间.
- 端到端时延为模型在实际推理场景中的时延, 包含模型的前后处理.
- 所测时延均为推理1000次后求得的平均值, 单位是毫秒.
- INT8 + FP16 为在推理INT8量化模型的同时, 给Runtime 开启FP16推理选项
- INT8 + FP16 + PM, 为在推理INT8量化模型和开启FP16的同时, 开启使用Pinned Memory的选项,可加速GPU->CPU数据拷贝的速度
- 最大加速比, 为FP32时延除以INT8推理的最快时延,得到最大加速比.
- 策略为量化蒸馏训练时, 采用少量无标签数据集训练得到量化模型, 并在全量验证集上验证精度, INT8精度并不代表最高的INT8精度.
- CPU为Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C, 所有测试中固定CPU线程数为1. GPU为Tesla T4, TensorRT版本8.4.15.
| 模型 | 推理后端 | 部署硬件 | FP32 Runtime时延 | INT8 Runtime时延 | INT8 + FP16 Runtime时延 | INT8+FP16+PM Runtime时延 | 最大加速比 | FP32 mAP | INT8 mAP | 量化方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv6s | TensorRT | GPU | 9.47 | 3.23 | 4.09 | 2.81 | 3.37 | 42.5 | 40.7 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | Paddle-TensorRT | GPU | 9.31 | None | 4.17 | 2.95 | 3.16 | 42.5 | 40.7 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | ONNX Runtime | CPU | 334.65 | 126.38 | None | None | 2.65 | 42.5 | 36.8 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | Paddle Inference | CPU | 352.87 | 123.12 | None | None | 2.87 | 42.5 | 40.8 | 量化蒸馏训练 |
| 模型 | 推理后端 | 部署硬件 | FP32 End2End时延 | INT8 End2End时延 | INT8 + FP16 End2End时延 | INT8+FP16+PM End2End时延 | 最大加速比 | FP32 mAP | INT8 mAP | 量化方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv6s | TensorRT | GPU | 15.66 | 11.30 | 10.25 | 9.59 | 1.63 | 42.5 | 40.7 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | Paddle-TensorRT | GPU | 15.03 | None | 11.36 | 9.32 | 1.61 | 42.5 | 40.7 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | ONNX Runtime | CPU | 348.21 | 126.38 | None | None | 2.82 | 42.5 | 36.8 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | Paddle Inference | CPU | 352.87 | 121.64 | None | None | 3.04 | 42.5 | 40.8 | 量化蒸馏训练 |