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。– 欢迎点赞、关注、转发、收藏【我码玄黄】，gong...
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、...
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。 Fast...
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。
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...
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。 FastDeploy切换推理引擎后端 多框架支持,一行命令实现模型协议互转 接下来看看多框架支持的功能,FastDeploy中内置了X2Paddle和Paddle2ONNX模型转换工具。只需要一行命令便可完成其他深度学...
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...
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。
使用FastDeploy提供的API编写部署代码。通常,这包括加载模型、预处理输入数据、执行推理和后处理推理结果等步骤。 FastDeploy提供了简洁的API,使得开发者可以通过少量代码完成模型部署。例如,在Python中,只需几行代码即可完成模型加载和推理。 测试与调优: 在目标平台上测试部署的代码,确保模型能够正确运行并达到预期的性能...