【TVM 教程】在 Adreno™ 上部署预训练模型
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原文中文，约8900字，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文是一个逐步教程，演示如何在 Adreno 上部署预训练的 PyTorch ResNet-18 模型。首先，安装 PyTorch 与 TorchVision。然后，在 Adreno GPU 上部署模型。接下来，准备运行 TVM RPC 服务器，并设置相关环境变量。获取 PyTorch 模型，并处理图片。将 PyTorch 模型转换为 Relay 模块。准备 TVM 目标，并进行自动调优。最后，通过 RPC 部署模型，并进行推理。
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关键要点
- 本文是一个逐步教程，演示如何在 Adreno 上部署预训练的 PyTorch ResNet-18 模型。
- 首先，需要安装 PyTorch 与 TorchVision，可以通过 pip 快速安装。
- 在 Adreno GPU 上部署模型，推送必要的文件到设备上并运行 TVM RPC 服务器。
- 设置 Android 设备的哈希值，并上传所需的库文件。
- 启动 rpc_tracker 和 tvm_rpc 服务器，并设置相关环境变量。
- 检查 tracker 是否正在运行，并确认设备可用。
- 获取 PyTorch 模型并处理输入图片，使用 torchvision 进行预处理。
- 将 PyTorch 模型转换为 Relay 模块，支持混合精度计算。
- 准备 TVM 目标，设置自动调优参数以优化模型性能。
- 启用 OpenCLML 加速运算符库以提高计算效率。
- 通过 RPC 将模型部署到远程 Adreno 设备，并进行推理。
- 设置输入并获取模型的输出预测，展示模型的性能信息。
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延伸问答
如何在 Adreno 上安装 PyTorch 和 TorchVision？
可以通过 pip 快速安装，使用命令：pip install torch 和 pip install torchvision。
如何将 PyTorch 模型转换为 Relay 模块？
使用 relay.frontend.from_pytorch API，将模型和输入形状传入即可。
在 Adreno GPU 上部署模型需要哪些步骤？
需要推送必要的文件到设备上，运行 TVM RPC 服务器，并设置相关环境变量。
如何启用 OpenCLML 加速运算符库？
在配置部分将 enable_clml 设置为 True，以启用 OpenCLML 卸载。
如何检查 TVM RPC 服务器是否正在运行？
可以使用命令 python -m tvm.exec.query_rpc_tracker --port 9190 来检查。
如何进行模型的自动调优？
提取可调优任务，定义调优配置，并使用 XGBoost 作为调优算法进行调优。
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