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MMDeploy模型部署工具箱，打通从算法到应用 “最后一公里”
OpenMMLab 开源以来，经常会收到社区用户的灵魂拷问：“OpenMMLab 的算法如何部署？”
近日，OpenMMLab 推出本年度开源计划的压轴项目：模型部署工具箱MMDeploy。
如今，OpenMMLab 不仅能够提供高质量、前沿的人工智能算法模型，也将强势打通从算法模型到应用程序的 “最后一公里”！
玩转多元智能化场景
模型部署是指把机器学习产生的训练模型部署到各类云、边、端设备上去，使之高效运行，从而将算法模型应用到现实中的各类任务中去，实现 “AI+” 的智能化转型。
OpenMMLab 最新部署工具 MMDeploy 具有以下特点：
・全面对接 OpenMMLab 各算法体系，提供算法快速落地的通道；
・建立了统一管理、高效运行、多后端支持的模型转换框架；
・实现了高度可扩展的组件式 SDK 开发框架；
・拥有灵活、开放、多样化的输出，满足不同用户的需求。
目前，MMDeploy 已经支持 5 个算法库和 5 种后端推理引擎，囊括多种应用场景。
MMDeploy 所支持算法库：
检测（MMDetection）
分割（MMSegmentation）
分类（MMClassification）
编辑（MMEditing）
文字识别（MMOCR）
MMDeploy 所支持后端推理引擎：
ONNX Runtime
TensorRT
OpenPPL
ncnn
OpenVINO
后续MMDeploy将不断迭代，支持更多算法库和后端引擎，也欢迎用户留言告知所需要的算法库名称，开发者们将快马加鞭满足社区需求！
同时更欢迎各推理引擎的开发者一起合作，共同对接 OpenMMLab 的算法生态和硬件推理。
MMDeploy 整体架构
MMDeploy 以各算法库的模型为输入，把模型转换成推理后端要求的模型格式，运行在多样化的设备中。
从具体模块组成看，MMDeploy 包含 2 个核心要素：模型转换器 ( Model Converter ) 和应用开发工具包（SDK）。
模型转换器
模型转换器 ( Model Converter ) 负责把各算法库的 PyTorch 模型转换成推理后端的模型，并进一步封装为 SDK 模型。
模型转换器的具体步骤为：
・把 PyTorch 转换成 ONNX 模型
・对 ONNX 模型进行优化
・把 ONNX 模型转换成后端推理引擎支持的模型格式
・（可选）把模型转换中的 meta 信息和后端模型打包成 SDK 模型
在传统部署流水线中，兼容性是最难解决的瓶颈。针对这些问题，MMDeploy 在模型转换器中添加了模块重写、模型分块和自定义算子这三大功能。
模块重写 有效代码替换
针对部分 Python 代码无法直接转换成 ONNX 的问题，MMDeploy 使用重写机制实现了函数、模块、符号表等三种粒度的代码替换，有效地适配 ONNX。
模型分块 精准切除冗余
针对部分模型的逻辑过于复杂，在后端里无法支持的问题，MMDeploy 使用了模型分块机制，能像手术刀一样精准切除掉模型中难以转换的部分，把原模型分成多个子模型，分别转换。这些被去掉的逻辑会在 SDK 中实现。
自定义算子 扩展引擎能力
OpenMMLab 实现了一些新算子，这些算子在 ONNX 或者后端中没有支持。针对这个问题，MMDeploy 把自定义算子在多个后端上进行了实现，扩充了推理引擎的表达能力。
应用开发工具包 SDK
接口层
SDK 为每种视觉任务均提供一组 C API。目前开放了分类、检测、分割、超分、文字检测、文字识别等几类任务的接口。
SDK 充分考虑了接口的易用性和友好性。每组接口均只由“创建句柄”“应用句柄”“销毁数据”和“销毁句柄”等函数组成。用法简单、便于集成。
流水线层
SDK 把模型推理统一抽象为计算流水线，包括前处理、网络推理和后处理。对流水线的描述在 SDK Model 的 meta 信息中。使用 Model Converter 转换模型时，加入 --dump-info 命令即可自动生成。
不仅是单模型，SDK 同样可把流水线拓展到多模型推理场景，例如在检测任务后接入识别任务。
组件层
组件层为流水线中的节点提供具体的功能。SDK 定义了3类组件：
01.设备组件（Device） 对硬件设备以及 runtime 的抽象
02.模型组件（Model） 支持 SDK Model 不同的文件格式
03.任务组件（Task） 模型推理过程中，流水线的最小执行单元
其中任务组件分为：
・预处理（preprocess）：与 OpenMMLab Transform 算子对齐，比如 Resize、Crop、Pad、Normalize等等。每种算子均提供了 cpu、cuda 两种实现方式。
・网络推理引擎（net）：对推理引擎的封装。目前，SDK 可以接入5种推理引擎：PPL.NN、TensorRT、ONNX Runtime、ncnn 和 OpenVINO。
・后处理（postprocess）：对应与 OpenMMLab 各算法库的后处理功能。
核心层
核心层是 SDK 的基石，定义了 SDK 最基础、最核心的数据结构。
作为 OpenMMLab 大家庭的部署侧全能工具包，MMDeploy 协助开发者们将优质的模型部署到设备上高效运行，架起了模型从研发到落地的桥梁，让算法在实际生产中发挥出更大价值。
