bevfusion部署 jeston
时间: 2025-02-23 13:44:39 浏览: 67
### 部署 BevFusion 至 NVIDIA Jetson 平台
#### 准备环境
为了使 BevFusion 成功运行在Jetson设备上,需先安装必要的依赖库和配置开发环境。这包括但不限于CUDA、cuDNN以及TensorRT等组件的适配版本[^3]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
cuda-toolkit-11-4 \
libcudnn8=8.2.4.*-1+cuda11.4 \
tensorrt
```
#### 获取源码与预训练模型
访问BevFusion官方仓库获取最新的源代码,并下载对应的预训练权重文件以便后续加载使用[^2]。
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bevfusion.git
cd bevfusion
wget http://path_to_pretrained_model/model.pth
```
#### 修改配置适应边缘计算特性
针对Jetson硬件特点调整网络结构参数,降低资源消耗的同时保持较高的精度表现;同时修改数据集路径等相关设置以匹配本地存储布局[^1]。
#### 编译优化后的推理引擎
利用NVIDIA提供的工具链对原始PyTorch模型进行转换,生成适合嵌入式平台执行效率更高的TensorRT序列化文件。
```python
import torch
from models import Model # 假设这是bevfusion中的model导入方式
from torch2trt import TRTModule, torch2trt
device = 'cuda'
model = Model().to(device).eval()
data_sample = torch.rand((1, 3, 640, 960)).to(device)
with torch.no_grad():
model_trt = torch2trt(model, [data_sample], fp16_mode=True)
torch.save(model_trt.state_dict(), "optimized_bevfusion.trt")
```
#### 构建容器镜像简化部署流程
采用Dockerfile定义应用所需的全部软件栈,确保不同环境中的一致性和可移植性;最后推送到私有Registry供实际产品线调用。
```dockerfile
FROM nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.7.1-pth1.10-py3
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["python", "./main.py"]
```
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