使用 onnxruntime-gpu 进行推理，运行时间久了，显存被拉爆。

yolov8目前不支持单通道图片训练，需要修改后才能支持。

MMDeploy 定义的模型部署流程

一、各个组件的功能描述：Docker 是一个开源的应用容器引擎。Jenkis 是一个开源自动化服务器。（1）.负责监控gitlab代码、gitlab中配置文件的变动；（2）.负责执行镜像文件的构建、上传与下载;（3）.通过Rancher插件系统构建stack/service;GitLab： 是一个用于仓库管理系统的开源项目，使用Git作为代码管理工具。（1）.保存项目配置文件;（2）.nginx定

本文介绍了在Kubernetes环境下搭建分布式深度学习训练平台的全流程。首先详述了Kubernetes集群的部署和验证方法，包括网络插件安装和工作节点添加。其次讲解了深度学习环境的容器化配置，包括Docker镜像构建和Kubernetes资源分配。重点展示了TensorFlow和PyTorch两种框架的分布式训练实现方案，涵盖代码编写和Kubernetes Job配置。最后提供了监控工具选择和性

使用TensorRT进行加速推理时，需要先将onnx格式转化为tensorrt格式，以下是使用C++来进行转化代码以及对应的CMakeLists.txt文件。本文主要为大家详细介绍了如何使用C++将yolov8 onnx格式转化为tensorrt格式,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下。以yolov8为例，使用cmake编译好后会生成build可执行文件，执行以下命令即可等待生成y

对于yolov8的模型，要加速的话，首先要进行模型转换，从onnx转换为tensorrt。本文推理主要使用Tensorrt的C++的Api，实现推理加速。

单体数据库时代，随着系统交易量的不断上升，数据库读写性能出现了严重下降。我们可以借助分库分表中间件，比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表，缓解单库的读写性能。但是分库分表中间件并不支持事务，如果要保证数据一致性，就需要借助于分布式事务中间件，比如阿里巴巴的seata。后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择，目前分布式数据库产品已经比较成熟，支持ACID事务，本文就来聊一聊分

在现实世界中，团队可能需要处理并非整齐地排列成行和列的数据。当处理照片、视频和自然语言等复杂的非结构化数据时，这种情况尤为常见。这时，矢量数据库就派上用场了。哪个矢量数据库最适合您的项目？目前市场上领先的矢量数据库有哪些？深入了解我们对市场上 17 个最流行的矢量数据库的概述，了解您的选择并为您的项目挑选最佳工具。要点总结什么是向量数据库？几年前首次出现，旨在为基于神经网络的新一代搜索引擎提供支持

一文搞懂AI人工智能大模型训练、推理、微调