FastDeploy一行代码切换多端部署 多硬件适配,快速实现多硬件跨平台部署 FastDeploy硬件适配基于飞桨硬件适配统一方案进行扩展,最大化AI模型的部署通路。目前在FastDeploy的版本中也和Intel、NVIDA、瑞芯微、芯原、Graphcore、昆仑芯、飞腾、算能、昇腾等...
[推理部署]⚡️🔥覆盖云边端全场景,FastDeploy三行代码搞定150+ CV、NLP、Speech模型部署 前言 大家好,我是DefTruth,一枚平平无奇的代码仔~ 所谓好记性不如烂笔头,写点技术水文,既是输出,也是一种输入。之前一直在写些和模型部署相关的水文,业余时间也会去维护一下自己的开源项目lit… ...
全场景是指FastDeploy的多端多引擎加速部署、多框架模型支持和多硬件部署能力。 多端部署 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...
1. 这将创建一个目录,其中包含将用于部署的模型文件。 步骤三:准备环境 在部署模型之前,我们需要设置好部署环境。具体步骤如下: 安装所需的依赖库 !pip install tensorflow-serving-api 1. 启动TensorFlow Serving服务器 tensorflow_model_server--port=8500--rest_api_port=8501--model_name=my_model--model_bas...
from fastdeploy_client.chatbot import ChatBot hostname = "127.0.0.1" # 服务部署的hostname port = 8000 # 服务配置的GRPC_PORT chatbot = ChatBot(hostname=hostname, port=port) # 非流式接口 result = chatbot.generate("你好", topp=0.8, max_dec_len=128, timeout=120) ...
简单来说,RKNPU2和rknn-toolkit2是推理引擎,它们侧重于推理;FastDeploy是推理部署工具侧重于部署。给RKNPU2输入一张图片,会得到一串数字。给FastDeploy输入一张图片,会直接得到经过后处理后的图片。这样就能大大减少开发者在项目落地过程中的一些困难。 RKNPU2...
/root/fastgpt/docker-compose.yml 核心部署文件环境变量内容和开发时的环境变量基本相同,除了数据库的地址。version: '3.3' services: pg: image: ankane/pgvector:v0.4.1 container_name: pg restart: always ports: - 8100:5432 environment: # 这里的配置只有首次运行生效。修改后,重启镜像是不会...
简单来说,RKNPU2和rknn-toolkit2是推理引擎,它们侧重于推理;FastDeploy是推理部署工具侧重于部署。给RKNPU2输入一张图片,会得到一串数字。给FastDeploy输入一张图片,会直接得到经过后处理后的图片。这样就能大大减少开发者在项目落地过程中的一些困难。 RKNPU2...
FastDeploy覆盖20多主流场景,提供了150多个SOTA产业模型的端到端示例,模型类型覆盖CV、NLP、Speech和跨模态等领域,让开发者可以从场景入手,通过预置模型,使用FastDeploy快速部署起来。 FastDeploy 预置150多个产业SOTA模型 10多个端到端的部署工...