在深度学习领域，模型的部署一直是一个具有挑战性的任务。为了解决这个问题，OpenMMLab 推出了 MMDeploy，一个强大而灵活的工具，帮助用户轻松地将他们的模型部署到不同的平台和推理引擎上。本文将带您深入了解 MMDeploy 的功能和最新进展，让您在模型部署的道路上游刃有余！
时间如白驹过隙，转眼间 MMDeploy 已经陪伴大家走过一个季度了。在过去的几个月里，MMDeploy 不仅积极进行了功能扩展，还提供了详细的模型部署教程。让我们来看看最新的进展吧！
- 设备支持：MMDeploy 现在集成了 NVIDIA Jetson 系列，为用户提供了更多的选择。如果您对此感兴趣，可以查看安装说明手册。
- 平台支持：MMDeploy 现在也支持 Windows 平台。这项工作的完成超出了预期，经历了各种挑战和困难。在此，我们要特别感谢社区同学对文档的审阅工作。另外，MMDeploy 还支持了 Android 平台，并开发了相应的演示 Demo。您可以通过链接观看这个 Demo 的视频。
- FFI 封装：MMDeploy 现在提供了 Python 接口，让 Python 爱好者能够轻松地进行模型推理。只需几行代码，即可完成模型的推理过程。在下面的章节中，我们将提供具体的例子供您参考。目前，MMPose 和 MMDetection3D 也得到了算法库的支持，用户可以体验相关功能。
- 新的 IR 支持：MMDeploy 现在支持 TorchScript，这是 PyTorch 的一种中间表示格式。如果您对 TorchScript 还不太了解，可以通过链接了解更多信息。关于如何使用 TorchScript 和 ONNX，我们将在后续的教程中进行介绍。教程和技术文档的更新将在我们的微信公众号和知乎账号上发布，欢迎大家关注。
使用 MMDeploy 的方法非常灵活。您可以将其作为一个整体来完成端到端的模型部署，也可以只使用其中的部分功能模块，根据自己的项目需求灵活选择。例如：
- 使用 Model Converter 进行模型转换和推理。这适用于快速搭建模型部署的演示和验证工作。只需提供相应的配置、算法和模型文件，通过一条命令将 PyTorch 模型转换为所需的推理引擎格式。目前，MMDeploy 支持 6 种推理引擎：TensorRT、ONNXRuntime、PPL.NN、ncnn、OpenVINO 和 libtorch。
- 将 MMDeploy 算子库集成到自己的项目中。如果您已经集成了 TensorRT 推理引擎，只需加载 MMDeploy 算子库，即可无缝读取 MMDeploy 转换的 TensorRT 模型。同样，这种方式也适用于 ONNXRuntime 推理引擎。
- 导出 SDK Model，将 MMDeploy 集成到自己的项目中。这适用于对延迟或吞吐量要求较高的场景。以检测任务为例，您可以选择集成 C /C++ 接口或 Python 接口。其他任务，如分类、分割、文字检测等，也可以采用相似的方式集成。具体的集成方法和代码示例可以参考本文后续部分。
除了上述典型的应用场景，您还可以基于 MMDeploy 开发新的模块或组件。比如，您可以开发新的模型导出方法、推理引擎组件、算法的后处理模块，或者支持其他文件格式的读取模块等。通过付诸行动，您可以开源自己的项目，展示自己的才华和创造力。
未来规划方面，MMDeploy 团队计划在第二季度继续推出新的功能和更新。具体的计划可以参考下图。最后，我们诚挚地邀请大家多多关注 MMDeploy，并加入我们的社群，一起享受愉快的学习和探索过程。我们期待您的关注、点赞和参与！
结语：
MMDeploy 是一个强大而灵活的工具，旨在简化深度学习模型的部署过程。通过 MMDeploy，您可以选择最适合自己项目需求的部署方式，并轻松地将模型部署到各种平台和推理引擎上。无论您是初学者还是经验丰富的研究者，MMDeploy 都能为您带来便利和效率。让我们一起探索 MMDeploy 的世界，让深度学习变得更简单！
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