CPU/GPU部署实战(以YOLOv7为例) 安装FastDeploy部署包,下载部署示例(可选,也可3行API实现部署代码) pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDe
深度学习flaskpythontensorflowNLP技术 注意,在cpu上使用模型的时间大概在2到3秒,而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上,接口的返回会快很多很多,当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。 AI粉嫩特工队 2019/09/23 9110 AI小怪兽0 LV.5 ...
创建conda环境:conda create -n fastdeploy-env python=3.8 -y 激活conda环境:conda activate fastdeploy-env (2)安装FastDeploy的python库: pip install fastdeploy-gpu-python -f paddlepaddle.org.cn/whl 注意:这条命令会下载fastdeploy及其依赖包,时间会比较长。3...
■ CPU/GPU 部署实战(以 YOLOv7 为例) >> 安装FastDeploy 部署包,下载部署示例(可选,也可3行 API 实现部署代码) pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.htmlgit clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.gitcd examples/vision/detection/yolov7/...
它支持多种硬件平台,包括CPU、GPU、Jetson、ARM CPU以及多种NPU(如瑞芯微NPU、晶晨NPU、恩智浦NPU等)。同时,FastDeploy也支持多种部署场景,如本地部署、服务化部署、Web端部署和移动端部署等。 FastDeploy部署步骤 环境搭建: 根据部署目标平台(如PC、嵌入式设备等)安装相应的操作系统和依赖库。 安装FastDeploy及其...
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...
For deployment of GPU/TensorRT, please refer to examples/vision/detection/paddledetection/python import cv2 import fastdeploy.vision as vision im = cv2.imread("000000014439.jpg") model = vision.detection.PPYOLOE("ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdmodel", "ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdipa...
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 fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html yolov5模型...
fastdeploy GPU源码编译安装:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/ fastdeploy CPU源码编译安装:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/ fastdeploy python快速开始实例:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/README_CN.md#fastdeploy...
```python # 最佳模型导出 !python export_model.py --model_path ./checkpoint/model_best --output_path ./export ``` W1220 11:21:21.233268 12298http://gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.2, Runtime API Version: 11.2 ...