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增强深度学习模型部署的高效轻量级库

Bolt是一款轻量级深度学习库，旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换，提供从FP32到1-BIT的多种推理精度，并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用，具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置，提升时序数据处理效率。

Bolt深度学习模型转换推理精度华为Github开源项目
访问官网GitHub

项目简介

Bolt 是一款轻量级的深度学习库，旨在作为通用神经网络的部署工具，目标是自动化部署流程并实现极致的加速性能。该项目已经在华为公司的多个部门得到广泛的应用，包括2012实验室、消费者业务和华为产品线等。若您在使用过程中有疑问或建议，可以通过指定的QQ群进行交流：833345709。

Bolt的优势

  • 高性能：Bolt 比现有的开源加速库快 15%以上。
  • 丰富的模型转换功能：支持 Caffe、ONNX、TFLite、Tensorflow 等多种格式。
  • 多种推理精度：支持 FP32、FP16、INT8 和 1-BIT 等精度。
  • 多平台支持：涵盖 ARM CPU、X86 CPU 以及多家 GPU 平台（如 Mali、Qualcomm、Intel、AMD）。
  • 广泛应用：首次支持自然语言处理（NLP）任务，同时也支持计算机视觉（CV）常见应用。
  • 内存占用最小化：优化 ROM/RAM 使用。
  • 丰富的图优化功能：如高效的线程绑定设置，自动算法调优和时间序列数据加速等。

如何构建 Bolt

Bolt 支持在多个常用平台上进行推理，用户可根据设备环境进行选择。如果需要在设备上构建训练模块，您可以添加 --train 选项；如果需要使用多线程并行执行，可以添加 --openmp 选项；在资源受限的设备上（如传感器、MCU）使用时，可参考相关文档进行最低限度构建。

快速入门

要开始使用 Bolt，跟随以下两步即可：

  1. 模型转换：使用工具将 Caffe、ONNX、TFLite 或 Tensorflow 的模型转换为 .bolt 文件。
  2. 推理执行：运行推理程序并使用 .bolt 文件和数据获得推理结果。

具体工具的使用详情，请参考用户手册中的说明。

Bolt 的深度学习应用

在 Bolt 中，有很多有趣且实用的应用示例，如：

  • 图像分类
  • 人脸检测
  • 姿势检测
  • 语义分析
  • 阅读理解
  • 中文语音识别

这些应用展示了 Bolt 在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等任务上的高效表现。

已验证的网络

Bolt 在推理常见的 CV、NLP 和推荐神经网络上表现出色。已验证的一些代表性网络包括：

  • 计算机视觉：Resnet50、Mobilenet_v3、YOLOv5 等
  • 自然语言处理：Bert、Tinybert、GPT-2 等
  • 推荐系统：NFM、AFM、DeepFM 等

用户可以进一步探索更多的支持模型。

设备端训练

Bolt 提供了设备端训练的功能，支持在嵌入式设备和服务器上对 Lenet、Mobilenet_v1 和 Resnet18 进行训练。

文档和教程

有关 Bolt 的详细信息，请参考存储在文档中的说明，包括各类部署指南、示例使用、常见问题解答等。此外，还有一些在线文章和教程可以帮助用户更深入地了解 Bolt 的使用和优化技术。

许可协议

Bolt 项目采用 MIT 许可协议，这意味着用户可以自由地使用、复制、修改和分发此软件。

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