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開發者日記 | 模型轉換看得見:RDK X5新一代模型轉換可視化工具鏈

地瓜機器人 ? 2025-03-04 17:28 ? 次閱讀

熊旗

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Part.1開發者日記

Showtime:RDK模型一站式開發工具功能展示

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Part.2開發者日記故事的開始:一個念頭引發的技術挑戰

“ 之前在使用的RDK X3的時候,看到過前輩關于新一代量化轉換工具鏈使用教程,這個工具真的非常的方便!能非常快速的完成X3上模型的量化,不過針對X5的工具仍在開發......"


于是熊旗大膽決定“讓我來!”

他決定仿照前輩的X3可視化工具鏈來制作一個適配X5的可視化量化轉換工具鏈。

“我的初步構想便是這個可視化工具鏈能夠逐步適配地瓜機器人ModelZoo里的所有模型,實現一站式從模型的訓練到模型的轉換最后到部署,使之能夠更加輕松便捷的服務新拿到RDK的同學們。”

Part.3開發者日記領域展開:魔法的使用方法

于是在經過一段時間的研發后,熊旗的工具鏈初版完成。目前,模型的訓練和導出已全面支持YOLO系列,實現了從訓練到轉換的完整流程,能有效幫助開發者更直觀地理解和優化模型。


Docker使用(推薦)

# step 1 拉取docker鏡像(阿里云倉庫)docker pull crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3# step 2 創建文件夾映射mkdir ~/datasetexport dataset_path=~/dataset# Run-Method-1 臨時創建容器(自行修改--shm-size配置)docker run -it --rm --gpus all --shm-size=32g --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3# Run-Method-2 永久創建容器(自行修改--shm-size配置)docker run -it --rm --gpus all --shm-size={你的內存大小例如:32g} --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3 手動構建docker鏡像

手動構建docker鏡像

# step 1 :從百度云下載源碼(倉庫中僅有前端后端實現)https://pan.baidu.com/s/1fz_DueWNr3uKDLO7KkNwZw?pwd=7jy3# step 2 解壓并進入項目目錄# step 3 構建dockerdocker build -t rdk_toolchain .# step 4 創建文件夾映射mkdir ~/datasetexport dataset_path=~/dataset# Run-Method-1 臨時創建容器(自行修改--shm-size配置)docker run -it --rm --gpus all --shm-size=32g --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3# Run-Method-2 永久創建容器(自行修改--shm-size配置)docker run -it --rm --gpus all --shm-size={你的內存大小例如:32g} --ipc=host -e PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 -e CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 -p 5000:5000 -p 8080:8080 -v "$dataset_path":/data crpi-0uog49363mcubexr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/skyxz/rdk_toolchain:v1.3

直接下載源碼使用

# step 1 :從百度云下載源碼(倉庫中僅有前端后端實現)https://pan.baidu.com/s/1fz_DueWNr3uKDLO7KkNwZw?pwd=7jy3# step 2 : 安裝依賴pip3 install -r requirements_docker.txt# step 3 :運行腳本即可bash start_services.sh

盡管其他模型如 ResNet、FCOS 仍在支持計劃中,但由于模型量化和轉換部分的高自由度,目前已能夠覆蓋絕大多數模型的轉換需求。

Part.4開發者日記Dev前必看:避坑指南 Loading...

當前頁面的任務正在進行的時候請不要切換至其他頁面!切至其他頁面后再切回本頁面無法恢復原先內容!也無法結束進行中的進程了!


當停止某項操作時(如停止訓練)有時停止按鈕可能會卡住無反應,這不是卡死了!這是后臺正在嘗試殺死進程中,幾秒后再次點擊停止即可退出!

當遇到無法結束進程或是在任務進行中切換至其他頁面時請停止Docker以結束后臺正在運行中的進程!

部分日志輸出為紅色不一定是報錯!進程是否因為報錯結束請以訓練狀態標志為準!

除了模型導出的onnx會放在原pt模型路徑下之外,其他所有運行的結果將保存在/app/logs下

版本進化論:可持續發展ing

已支持所有模型的量化轉換操作

已完成ModelZoo中YOLO全系列的訓練與導出實現

TODO V2.0

即將支持ResNet系列模型、FCOS等模型

即將實現PC端轉換后模型推理檢查

推文有沒有讓你意猶未盡?還有哪些沒講到的部分讓你撓頭?別急!熊旗已經準備好了——

RDK可視化工具還有哪些隱藏玩法? 開發過程中遇到的坑,怎么優雅避開? 關于模型適配、優化、擴展性……

你問,熊旗答!

一個人敲代碼是孤獨的,但一群人一起敲,就變成了一場狂歡——

3月4日晚上7:00,在深夜一個人debug前,不妨預約地瓜機器人視頻號和Bilibili,和熊旗一起把代碼聊出花

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