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segment-anything-fast

高性能图像分割模型加速框架

segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。

快速分割一切

本项目基于 https://github.com/facebookresearch/segment-anything 的分支开发

相关博客文章:https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai/

安装

步骤 1

获取最新的 PyTorch 每日构建版

例如:

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

安装说明因平台而异。请参阅网站 https://pytorch.org/

步骤 2

安装软件包

pip install git+https://github.com/pytorch-labs/segment-anything-fast.git

使用方法

该软件包可作为 segment-anything 的直接替代品。

例如,如果你现在使用 from segment_anything import sam_model_registry,你应该可以直接使用 from segment_anything_fast import sam_model_registry

然而,你可能来这里是为了尝试快速推理版本。因此,我们还创建了 sam_model_fast_registry,它自动应用以下设置:

  • 设置 eval 模式
  • 使用 bfloat16
  • 启用 torch.compile,并设置 max-autotune
  • 使用自定义 Triton 内核,为长序列长度的相对位置编码实现 SDPA

特别是,自定义 Triton 内核是为 A100 编写的。如果你没有使用 A100,我们会尝试在你的设备上重新运行自动调优,并在本地保存最佳配置。 你可能仍会遇到性能问题,因此可以通过设置环境变量 SEGMENT_ANYTHING_FAST_USE_FLASH_4=0 来禁用该内核。

请注意,第一次运行此模型时,你可能需要等待一段时间以完成编译。

如果你想了解如何重现所有结果的详细信息,请查看上面实验文件夹中的 README。

如果你发现缺少功能或遇到问题,请不要犹豫,直接在 Github 上提出 issue。谢谢。

结果

结果展示了一系列技术的瀑布图。

从左到右,这些技术被组合使用。

这意味着最后一个柱状图是以下技术的组合:

  • bfloat16
  • torch.compile 与 max-autotune
  • torch.scaled_dot_product_attention
  • 自定义 Triton 内核,为长序列长度的相对位置编码实现 SDPA
  • NestedTensors
  • 动态 int8 对称量化
  • 2:4 稀疏格式

高级结果

许可证

segment-anything-fast 根据 Apache 2.0 许可证发布。

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