1.XGBoost源码解读
2.Stable Diffusion详解与模型源码
3.OpenCV实现ResNet18推理---深度学习七
4.LangChain：代码世界的案例案例魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞
5.LLM推理2：vLLM源码学习
6.[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！推理推理

XGBoost源码解读

       前言

       XGBoost是源码源码一代神器，其推理逻辑独树一帜，案例案例与Glove等相似，推理推理皆以思考出发，源码源码php表格提交源码推导出理想结果。案例案例高斯正是推理推理这种思维的典范，XGBoost的源码源码代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，案例案例供您参考。推理推理

       高斯的源码源码做法

       优化目标设定，以均值为目标函数的案例案例导数为零。利用线性假设推导目标函数，推理推理进而优化以误差平方项为出发点。源码源码

       进一步，高斯将误差目标公式推广到参数求解中，实现优化。

       Glove的做法

       通过log-bilinear models, LBL启发，寻找满足概率约束的目标表达式，并推导出指数函数，从而实现类似LSA的因子分解。

       引入优化权重函数，最终实现最大似然估计。

       XGBoost的做法

       引入Stagewise限制，目标为找到最优的叶子节点，以最佳方式拆分，优化损失。

       通过泰勒展开，结合叶子节点权重假设，推导出目标公式。

       基于贪心算法，实现树的生长。

       代码解读

       从命令行入口开始，核心代码框架包括数据加载、宝乐源码初始化、循环训练与模型保存。训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。

       DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式，提供GradientBooster核心函数，如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。

       默认采用GBTree，对于线性部分，效果难与非线性分类器相比。

       代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制，插件式管理实现更新机制。

       实现精准和近似算法，主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中，生成并发新树，更新ColMaker和TreePruner。

       ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit，最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。

       SplitEvaluator实现树的分拆，对应论文中的相关函数，包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。

       本文仅作为案例介绍，XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。

       小结

       本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略，展示了研究与工程结合的实践，强调在追求性能的同时，不能忽视效果的asp 库存源码重要性。

Stable Diffusion详解与模型源码

       Stable Diffusion，由CompVis、Stability AI和LAION共同推出，是一种在任何文本输入下生成逼真图像的潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）。其创新之处在于通过在较低维度的latent空间上应用扩散过程，而不是直接使用像素空间，以降低内存和计算复杂度。该模型使用LAION-5B数据集中的高清进行训练，尺寸为x，结合冻结的CLIP ViT-L/文本编码器进行条件设置。Stable Diffusion的轻量级设计，使其具备在多台消费级GPU上运行的能力，模型参数包括M UNet和M文本编码器。

       Stable Diffusion的推理过程简洁高效。以输入“a photograph of an astronaut riding a horse”为例，模型会生成相应的。其推理流程如图所示。Stable Diffusion具有两个输出。首先，U-Net在文本嵌入指引下，通过多次迭代（通常为次）去除latent image representation的噪音。调度器算法，如Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）或Denoising Diffusion Implicit Models（DDIM）等，基于上一次预测的latent image representation与噪音残差，预测新的去噪后的latent image representation。

       最终，去噪后的latent image representation通过Variational Autoencoder（VAE）的解码器转换回与用户提示相匹配的图像。VAE模型由编码器和解码器组成，编码器将图像转换为低维潜在表示，解码器则将潜在表示转换回图像。在潜扩散训练过程中，编码器得到图像的潜在表示，用于前向扩散过程，每一步增加噪声。ecshop源码改变在推理过程中，反向扩散过程产生的去噪后的潜在波通过VAE解码器转换为图像。

       Stable Diffusion的文本编码器负责将输入提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间。它通常是一个基于转换器的编码器，将一系列输入标记映射为潜在文本嵌入。在训练期间，稳定扩散不训练文本编码器，而是使用CLIP已经训练的文本编码器CLIPTextModel。

       AutoencoderKL的模型结构包括编码器和解码器，编码器将图像转换为低维潜在表示，用于前向扩散过程。解码器则将潜在表示转换回图像。在潜扩散训练中，编码器得到图像的潜在表示，用于生成过程。在推理阶段，反向扩散过程产生的去噪后的潜在波通过解码器转换为与用户提示相匹配的图像。

       参考文献

OpenCV实现ResNet推理---深度学习七

       借助OpenCV实现ResNet推理，本文旨在简化实际工程部署的推理流程。首先，准备好OpenCV源码编译与安装，同时确保具备其他所需环境。接下来，介绍OpenCV如何进行ResNet推理的实现过程，分为模型转换、数据预处理与模型推理三大部分。

       模型转换：借助`torch.onnx.export()`接口，将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。加载训练权重，生成随机数进行转换验证。通过`ONNX Simplifier`库对模型进行优化，简化模型结构，减小模型大小。

       数据预处理：从Python测试脚本中提取数据预处理步骤，qt 源码编译包括通道格式转换、缩放与数据格式转换。利用OpenCV库读取并实现通道格式转换，注意调整通道为RGB格式。缩放至指定大小，将转换为torch张量类型，并调整像素值范围至[0, 1]。进行数据标准化处理，最终完成预处理过程。

       模型推理：将预处理完成的数据转换为模型可接受的输入格式，通过OpenCV的DNN模块执行推理操作。使用`blobFromImage()`接口对输入数据进行进一步预处理，执行`forward()`后获得模型输出结果。找出输出结果中最大值对应的索引，以此确定推理结果的类别。

       以上步骤详细介绍了如何借助OpenCV实现ResNet推理，从模型转换、数据预处理到模型推理，简化了工程部署中的关键流程，为实际应用提供了一种有效途径。

LangChain：代码世界的魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞

       在探索代码世界的魔法世界中，LangChain如一颗璀璨的明星，引领我们穿越技术黑洞，揭示背后的奥秘。本文将深度解读LangChain的源码，为开发者揭示构建上下文感知推理应用的秘密。

       LangChain的魔法源于其核心组件，每一部分都精心设计，旨在简化大语言模型的集成与应用。让我们一起揭开这些组件的神秘面纱。

       1. 模型输入输出（Model IO）

       在LangChain中，任何大语言模型的应用都离不开与模型的无缝交互。通过Model IO组件，开发者能够轻松适配不同模型平台，简化调用流程。提示词模板功能允许开发者根据需求动态管理输入内容，输出解析器则提取关键信息，确保模型输出的高效利用。

       2. 数据连接（Data Connection）

       面对用户特定数据，LangChain提供了从加载、转换到存储与检索的全面解决方案。文档加载器与转换器、矢量存储工具，共同构建起数据处理的坚实基石。

       3. 链（Chain）

       在复杂应用中，简单模型可能不再足够。通过链组件，LangChain允许开发者将多个模型或其他组件串联起来，构建出高度定制化的解决方案。

       4. 记忆（Memory）

       记忆功能在对话式应用中至关重要。通过灵活的存储与检索机制，开发者可以确保应用在每次运行中都具备上下文意识，提升用户体验。

       5. Agent

       在LangChain中，Agent代理将大语言模型作为推理引擎，自主决策执行操作的序列，推动应用向更高层次发展。

       6. 回调处理器（Callback）

       LangChain的回调系统提供了实时干预应用流程的能力，适用于日志记录、监控及流处理等场景，确保应用运行的透明与可控。

       7. 索引

       索引技术在LangChain中扮演关键角色，优化数据检索效率，为应用提供高效的数据访问路径。

       8. 检索

       检索组件让文档与语言模型紧密协作，通过简洁的接口实现高效信息检索，满足多样化应用需求。

       9. 文本分割器

       在处理长文本时，文本分割器成为不可或缺的工具，确保语义连续性的同时，适应不同应用场景的多样化需求。

       . 向量存储

       向量存储技术作为构建索引的核心，为LangChain提供高效、灵活的数据结构，支持大规模数据处理。

       . 检索器接口（Retrievers）

       检索器接口作为文档与语言模型之间的桥梁，确保信息检索操作的标准化与高效性，支持多样化的检索需求。

       . 总结

       通过深入解析LangChain的源码，我们不仅揭示了其构建上下文感知推理应用的奥秘，也看到了其在复杂应用集成与优化中的巨大潜力。在LangChain的魔法世界里，开发者能够解锁更多可能，创造令人惊叹的技术奇迹。

LLM推理2：vLLM源码学习

       vLLM, developed at UC Berkeley, redefines LLM service efficiency with PagedAttention. This technology boosts throughput by times compared to HuggingFace Transformers without altering the model architecture, implemented in Python/C++/CUDA.

       At the heart of vLLM lies PagedAttention, addressing the memory bottleneck in LLM services. In traditional self-attention, computation lags behind memory access, causing performance constraints. PagedAttention utilizes virtual memory and paging principles to store continuous keys and values in non-contiguous memory segments. By dividing each sequence's KV cache into blocks, PagedAttention facilitates efficient attention computations. With near-optimal memory usage, PagedAttention minimizes memory waste to under 4%, while also supporting efficient memory sharing to reduce overhead in complex sampling algorithms, thus enhancing throughput.

       Continuous batching, initially unclear, was illuminated by @哦哦啊's insights. This technique optimizes system-level batch sizes to yield x or more performance improvements in real-world workloads. While most optimizations focus on model quantization and custom CUDA kernels, IO and memory issues typically outweigh compute concerns in LLM inference.

       LLM inference is memory-bound, not compute-bound. It often takes longer to load data to GPU cores than the computations themselves. Thus, throughput largely hinges on the batch size that can fit into high-bandwidth GPU memory. As the batch size increases, especially when max tokens are high, the disparity in completion times across different batches can diminish GPU utilization.

       vLLM stands out in benchmark tests, more than doubling performance over naive continuous batching. The dynamic space reservation capability of vLLM is suspected to significantly increase batch sizes, contributing to its superior performance.

       In the llm.py file, the _run_engine() function iterates to generate results for any incomplete requests, while the self.llm_engine.step() function retrieves data for sequences needing inference from the _schedule() function, which moves waiting sequences to the running state.

       To run vLLM, several methods are available, including adjustments for CUDA and PyTorch version mismatches in installation. Running examples/offline_inference.py provides a straightforward command-line interface.

       The LLM class encapsulates model loading, tokenizer creation, worker and scheduler setup, and memory allocation, including the block-based allocation strategy enabled by PagedAttention. The embed, N decoders, and normalization in the LlamaModel class facilitate efficient inference. The RMSNorm class leverages CUDA acceleration, and the LlamaDecoderLayer integrates LlamaAttention and LlamaMLP for processing. PagedAttention is instrumental in optimizing memory usage during inference.

       The sampling_params.py file contains default parameters for inference, generally not requiring modification. vLLM's core innovation lies in its PagedAttention technology, which optimizes memory management to enhance throughput.

       While single-batch inference may not outperform HuggingFace Transformers, vLLM demonstrates significant advantages in multi-batch scenarios. The discrepancies in inference results between vLLM and HuggingFace (HF) can be explored further for a deeper understanding of the system's nuances.

[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！

       全网最详尽ONNXRuntime C++/Java/Python资料概览

       近期，我计划整理一系列关于TNN、MNN、NCNN和ONNXRuntime的笔记，用以记录实践中的经验和学习成果，方便日后快速解决问题（目前已有超过个C++推理示例，形成了可复用的库）。本文档详尽收录了ONNXRuntime的相关资源，包括官方文档、C++、Java和Python接口，以及我在使用中的实用技巧。

       1. 官方文档和API参考

       2. C++ API深度解析与案例

       3. Java接口使用指南

       4. Docker镜像安装与配置

       5. 源代码编译与理解

       6. 与ONNX Opset兼容性探讨

       7. 与其他转换工具兼容性

       8. Ort::Value获取值方法：At()、裸指针与引用

       9. 源码实战案例：目标检测、人脸识别等

       . 动态维度推理与高级应用

       . 学习ONNXRuntime源码

       . 推荐阅读与持续更新

       这份内容将持续更新，欢迎关注并收藏，以便获取最新的模型案例和功能介绍。Markdown版本可在我的仓库获取：[仓库链接]

腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney展示出AI绘图的惊人潜力，人们对技术进步的惊叹不已。然而，AI绘图的可控性一直是痛点，仅凭描述词控制图像并不尽如人意。为增强AI图像的可控性，Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。本文将通过解析T2I-adapter的推理源码，揭示其工作原理。

       本文将深入剖析推理部分的代码，以便理解T2I-Adapter的实际操作。使用如下的命令行指令进行推理，如test_adapter.py，它需要指定条件类型、深度图路径、前置处理器类型、提示语、模型和缩放尺寸等参数。

       在test_adapter.py中，主要分为参数读取、模型加载和推理运算三个步骤。参数读取部分包括检查支持的条件、构建提示语，以及根据输入选择前置处理。模型加载涉及stable-diffusion和adapter模型，前者通过配置加载，后者根据输入条件构造Adapter模型。

       加载stable-diffusion模型时，代码引用了来自github的CompVis/stable-diffusion库，其中关键部分包括加载参数、模型配置以及UNetModel的改动。Adapter模型的构造与论文中的结构图一致，通过ResnetBlock的组合实现。

       在推理过程中，先对输入进行预处理，如深度图的处理。随后，get_adapter_feature和diffusion_inference两个核心函数调用adapter模型，与stable-diffusion模型结合进行特征融合和采样。最后，DDIM采样器接收并处理adapter特征，最终生成图像。

       通过以上分析，我们逐步揭示了T2I-adapter的推理机制。后续文章将探讨训练代码。在游戏开发中，AI生成游戏角色动作的应用，如AUTOMATIC，展示了这种技术的实际应用，以解决美术资源匮乏的问题。

YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）

       LabVIEW实现YOLOX目标检测

       本文将介绍如何利用LabVIEW进行YOLOX目标检测的实战操作。YOLOX是由旷视科技开源的高性能实时目标检测网络，通过将解耦头、数据增强、无锚点及标签分类等领域的优秀进展与YOLO进行集成，实现了超越YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的性能，并保持了极高的推理速度。本文将主要关注如何在LabVIEW中部署YOLOX的ONNX模型进行推理。

       一、环境搭建

       部署环境：所需环境包括LabVIEW软件，以及YOLOX ONNX模型。

       LabVIEW工具包：安装LabVIEW ONNX工具包，以实现与ONNX模型的交互。

       二、模型的获取与转化

       方式一：直接下载ONNX模型。访问GitHub仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD...

       方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：

        1. 安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。

        2. 安装pycocotools。

        3. 下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。

        4. 将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。

       三、LabVIEW实现YOLOX ONNX推理检测

       加载模型：将转换后的ONNX模型放置至LabVIEW项目中的model文件夹内，配置LabVIEW程序加载模型。

       目标检测实现：使用LabVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi加载模型，并选择CPU、CUDA或TensorRT进行推理加速。通过查看模型结构、加载模型及实现目标检测，最终输出检测结果。

       四、源码及模型下载

       链接：访问百度网盘下载相关源码与模型，链接如下：pan.baidu.com/s/1FMRH1F...

       总结：本文详细介绍了在LabVIEW中实现YOLOX目标检测的全过程，包括环境搭建、模型获取与转化、LabVIEW实现推理检测以及源码下载。希望对读者在LabVIEW与人工智能技术应用方面有所帮助。如有疑问或讨论，欢迎在评论区留言，同时也欢迎加入技术交流群。