pip3 install fastdeploy_python-0.0.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl 编写Python example代码 为了调试我们已经完成的Python代码,以及方便用户使用,在编写完上述scrfd代码之后,我们需要编写对应example的代码来验证我们的想法是否正确。在编写Python example时,目录下的文件一般由infer_model_name.py组成。 编写infer....
在FastDeploy的部署套件中,飞桨提供覆盖20多个主流AI场景,以及150多个SOTA产业模型的端到端部署示例,让开发者从场景入手,快速通过自行训练或预训练模型完成部署工作。以下是Python部署和C++部署:import fastdeploy.vision as visionmodel = vision.detection.PPYOLOE(“model.pdmodel”, “model.pdiparams”, ...
不管你是在FastDeploy上开发C++还是Python的代码,转换模型都是你首先需要完成的任务。通常情况下,转换模型的工具一般使用rknn-toolkit2,但是这个工具API比较多,用起来较为复杂。为了让大家能够更快速的转换模型,在FastDeploy中,我已经编写了转换模型的代码并且提供了详细的文档。详情请查看FastDeploy RKNPU2模型转换文档。
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.c
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...
C++到Python全搞定,教你如何为FastDeploy贡献代码 c++打包httpsgithub网络安全 大家好,我是Zheng_Bicheng。很高兴和大家分享黑客松比赛中“No.80瑞芯微RK3588:通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署”任务的一些心得体会。 RKNPU2是瑞芯微Rockchip推出的针对RK356X/RK3588/RV1103/RV1106的C++推理工具。在参加黑客...
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...
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: #include "fastdeploy/pybind/main.h" namespace fastdeploy { void BindSCRFD(pybind11::module& m) { // Bind SCRFD pybind11::class_<vision::facedet::SCRFD, FastDeployModel>(m, "SCRFD") .def...
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/ 准备模型文件和测试图片 wget https://bj...
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。