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社区干货
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Ma... 实践了解码和合成功能。## 1、环境搭建日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2....
GPU推理服务性能优化之路
CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在... 前处理一般为图片解码,图片转换。后处理一般为推理结果判定等逻辑。CPU进程在前处理结束后,会调用GPU进程进行推理,然后继续进行后处理相关逻辑。CPU进程与GPU进程通过共享内存或网络进行通信。共享内存可以减少图...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) ...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的视频处理模块,必然需要了解BMF内部工作机制:多媒体处理...
特惠活动
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强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
解码和编码,解码使用的函数是 decode,编码使用 encode。BMF 提供的转码功能非常强大,封装的非常完善,通过简单的参数修改就能完成视频、音频的轻松转码。这点我真是太爱了。decode 核心参数是待处理视频的路径,一... torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对解码后的视频执行着色算法output_video = v...
【高效视频处理】BMF 项目安装与老视频修复体验全流程及总结 | 社区征文
使用graph.decode和encode可以对视频进行解码和编码,这里首先使用import bmf导入模块,然后使用graph = bmf.graph() 创建了一个graph对象,然后video = graph.decode({"input_path": input_video_path}) 使用创建的图... if not torch.cuda.is_available(): print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') if op...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
BMF框架利用FFmpeg视频解码器和编码器作为视频解码和编码的内置模块。在使用 BMF 之前,用户必须安装受支持的 FFmpeg 库。``` !git clone https://github.com/eefengwei/DeOldify.git DeOldify !pip3 insta... if not torch.cuda.is_available(): print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') ...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks... 前处理一般为图片解码,图片转换,后处理一般为推理结果判定等逻辑。CPU进程在前处理结束后,会调用GPU进程进行推理,然后继续进行后处理相关逻辑。CPU进程与GPU进程通过共享内存或网络进行通信,共享内存可以减少图片的...
如何将机器翻译模型训练速度提高3倍?
解码层、损失函数层等高效自定义层。 至此Transformer模型从训练到推理部署的整个流程的加速都已被LightSeq打通,为科研工作者们提供了极大的便利。 - 训练速度快 LightSeq训练速度非常快。例如在WMT14 英德机器翻译... 提供丰富的二次开发工具 LightSeq提供了完整的CUDA kernel和Transformer自定义层的单元测试功能,可以测试自定义算子的正确性,同时分析出运行时间和加速比,帮助开发者更快地验证功能的正确性和有效性。 LightSeq...
类型详情
对应原因是: RemoteAudioStateChangeReason 中的 kRemoteAudioStateChangeReasonLocalUnmuted kRemoteAudioStateDecoding 2 远端音频流正在解码,正常播放。以下情况下会触发回调 onRemoteAudioStateChanged:+ 成功解码远端音频首帧,对应原因是: RemoteAudioStateChangeReason 中的 kRemoteAudioStateChangeReasonLocalUnmuted+ 网络由阻塞恢复正常,对应原因是: RemoteAudioStateChangeReason 中的 kRemoteAudioStateChangeReason...
