使用FastDeploy可以简单高效的在X86 CPU、NVIDIAGPU、飞腾CPU、ARM CPU、Intel GPU、昆仑、昇腾、瑞芯微、晶晨、算能等10+款硬件上对PaddleSeg语义分割模型进行快速部署,并且支持Paddle Inference、Paddle Lite、TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime、RKNPU2、SOPHGO等多种推理后端。
全场景:1套代码云边端多平台多硬件一网打尽,覆盖CV、NLP、Speech支持Paddle Inference、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、Paddle Lite、RKNN等后端,覆盖常见的NVIDIA GPU、x86 CPU 、ARM CPU(移动端、ARM开发板)、瑞芯微NPU(RK3588、RK3568、RV1126、RV1109、RK1808)、晶晨NPU(A311D、S905D)等云边端场景的多...
<AdditionalIncludeDirectories>C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include;%(AdditionalIncludeDirectories)</AdditionalIncludeDirectories> <AdditionalIncludeDirectories>C:\fastdeploy-win-x64-gpu-1.0.5\include;%(AdditionalIncludeDirectories)</AdditionalIncludeDirectories> </ClCompile> <Link>...
安装 github：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/README_CN.md 新建一个目录 fastDeploy-yolo5，本文所用环境是，wind10 conda 虚拟环境 python3.9 本电脑没有 gpu ，就只能安装 cpu 版本。切换到 fastDeploy-yolo5 目录，激活环境，输入以下安装命令：pip install numpy opencv-python fast...
如果压缩后的模型想达到更高的推理性能，需要后端推理引擎的软硬件协同优化工作。基于最新版本的Paddle Inference，在CPU上通过英特尔VNNI指令集以及GPU上深度融合和优化，性能全面领先ONNX Runtime。在移动端上，Paddle Lite对ARM v9指令集进行了全面适配，INT8推理性能相对比同类的产品有更大幅度的性能提升。端到端全...
如果压缩后的模型想达到更高的推理性能,需要后端推理引擎的软硬件协同优化工作。基于最新版本的Paddle Inference,在CPU上通过英特尔VNNI指令集以及GPU上深度融合和优化,性能全面领先ONNX Runtime。在移动端上,Paddle Lite对ARM v9指令集进行了全面适配,INT8推理性能相对比同类的产品有更大幅度的性能提升。
option.set_openvino_device("HETERO:GPU.1,CPU") 向右滑动查看完整代码 到此,使用 FastDeploy 在英特尔 CPU 和独立显卡上部署AI模型的工作全部完成。 1.5总结 面对千行百业中部署 AI 模型的挑战,FastDeploy 工具很好的保证了部署 AI 模型的精度,以及端到端 AI 性能问题,也提高了部署端工作的效率。通过 Runtime...
目前FastDeploy已经支持包括X86 CPU、NVIDIA GPU、Jetson、飞腾 CPU、昆仑 XPU、Graphcore IPU、华为昇腾 NPU、ARM CPU(联发科、瑞芯微、树莓派、高通、麒麟等ARM CPU硬件)、瑞芯微 NPU、晶晨 NPU、恩智浦 NPU等十多类AI硬件。开发者可以...
本电脑没有gpu,就只能安装cpu版本。 切换到fastDeploy-yolo5目录,激活环境,输入以下安装命令: pip install numpy opencv-python fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传 ...
GPU镜像:支持Paddle/ONNX模型在GPU/CPU上进行服务化部署,支持的推理后端包括OpenVINO、TensorRT、Paddle Inference和ONNX Runtime。可以通过以下命令拉取GPU镜像: bash docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy:1.0.2-gpu-cuda11.4-trt8.4-21.10 部署...