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/FastDeploy.git cd examples/vision/detection/yolov7/python/ 准备...
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...
■ 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/...
端到端全流程优化 但也正如上文提到，模型推理只是端到端部署中的一个环节，所以FastDeploy在端到端的全流程部署上做了大量优化工作，并且对于此前飞桨的CV模型部署代码进行了全面优化升级。在CPU上，对预处理操作进行融合，减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上，飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优...
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...
编写Python代码 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:...
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...
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...
pip install fastdeploy-gpu-python-f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git cd examples/vision/detection/yolov7/python/ 准备模型文件和测试图片 wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov7.onnx wget https://gitee...
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...