通过提供多平台支持、多硬件兼容以及对多种主流算法模型的兼容，FastDeploy 使得 AI 模型的部署变得更加灵活和高效。简单易用的 API 设计进一步降低了开发者的使用难度，使得模型推理过程简洁明了。FastDeploy 不仅提高了模型部署的速度，也提升了模型在各种设备上运行的稳定性和性能，是 AI 模型部署的强大工具。– 欢...
全场景 统一多端部署API,一行代码,灵活切换多推理引擎后端 统一多端部署API,一行代码,灵活切换多推理引擎后端 FastDeploy统一多端部署API,只需要一行代码,便可灵活切换多个推理引擎后端。可以非常方便地从服务端部署的代码切换到移动边缘端部署。 FastDep...
FastDeploy针对产业落地场景中的重要AI模型,将模型API标准化,提供下载即可运行的Demo示例。相比传统推理引擎,做到端到端的推理性能优化。FastDeploy还支持在线(服务化部署)和离线部署形态,满足不同开发者的部署需求。经过为期一年的高密度打磨,FastDeploy目前具备3类特色能力: 全场景:支持GPU、CPU、Jetson、ARM CPU、...
FastDeploy支持模型在多种推理引擎上部署，底层的推理后端，包括服务端Paddle Inference、移动端和边缘端的Paddle Lite以及网页前端的Paddle.js，并且在上层提供统一的多端部署API。这里以PaddleDetection的PP-YOLOE模型部署为例，用户只需要一行代码，便可实现在不同推理引擎后端间的灵活切换。import fastdeploy as fdimpo...
FastDeploy支持模型在多种推理引擎上部署,底层的推理后端,包括服务端Paddle Inference、移动端和边缘端的Paddle Lite以及网页前端的Paddle.js,并且在上层提供统一的多端部署API。这里以PaddleDetection的PP-YOLOE模型部署为例,用户只需要一行代...
在开发体验上,FastDeploy从统一的角度设计了部署的API,确保在不同端和不同开发语言下,开发者能够拥有统一的开发体验,并且使用尽可能少的代码实现模型端到端的高性能推理。 此外,飞桨联动EasyEdge提供了10多个端到端的部署工程Demo,帮助开发者快速体验AI模型效果,满足开发者产业使用中快速集成需求。同时EasyEdge提供了更...
FastDeploy支持模型在多种推理引擎上部署,底层的推理后端,包括服务端Paddle Inference、移动端和边缘端的Paddle Lite以及网页前端的Paddle.js,并且在上层提供统一的多端部署API。这里以PaddleDetection的PP-YOLOE模型部署为例,用户只需要一行代码,便可实现在不同推理引擎后端间的灵活切换。 使用Paddle Inference部署 import...
FastDeploy支持模型在多种推理引擎上部署,底层的推理后端,包括服务端Paddle Inference、移动端和边缘端的Paddle Lite以及网页前端的Paddle.js,并且在上层提供统一的多端部署API。这里以PaddleDetection的PP-YOLOE模型部署为例,用户只需要一行代码,便可实现在不同推理引擎后端间的灵活切换。
Python代码的编写主要包括pybind文件的编写以及py本体文件的编写。上文提到,在FastDeploy中,python代码通过调用pybind暴露出的C++ API来进行工作,因此我们首先需要编写pybind.cc。 编写scrfd_pybind.cc pybind.cc主要负责提供可用的API给Python调用。scrfd_pybind.cc中对SCRFD C++的代码进行了暴露,代码如下: ...
通过提供多平台支持、多硬件兼容以及对多种主流算法模型的兼容,FastDeploy使得 AI 模型的部署变得更加灵活和高效。 简单易用的 API 设计进一步降低了开发者的使用难度,使得模型推理过程简洁明了。 FastDeploy不仅提高了模型部署的速度,也提升了模型在各种设备上运行的稳定性和性能,是 AI 模型部署的强大工具。