本文利用Docker部署paddledetection训练的模型。实现在Linux环境下对图像一键化推理。 二、完成paddledetection的推理过程 2.1 参照paddledetection官方文档,在训练完成后生成推理模型文件,主要包含四个部分: 2.2利用FastDeploy在本地python端进行部署并CPU推理 这个项目利用PaddleDetection在自制数据集上训练的PPYOLOE模型进行...
为了进一步降低部署难度,可以使用飞桨 FastDeploy 对模型进行部署。 FastDeploy 是一款全场景、易用灵活、极致高效的 AI 推理部署工具,提供开箱即用的部署体验。FastDeploy 为 NLP 任务提供了一整套完整的部署 Pipeline,提供文心 ERNIE 3.0 Tiny 模型从文本预处理、推理引擎 Runtime 以及后处理三个阶段所需要的接口模块...
由于大模型生成场景解码阶段耗时较长,且不同Query下生成长度不一,为了最大化服务吞吐,我们在FastDeploy服务框架结合推理引擎实现了动态插入技术,科实时感知服务负载,动态插入用户请求最大化推理硬件利用率。 PaddleFleetX 应用案例 大语言模型 基于PaddleFleetX的核心能力,我们在PaddleNLP中提供了丰富的大语言模型全流程开...
命名实体识别(NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。作者使用ERNIE作为语义表示模型完成命名实体识别任务,同时借助GitHub Action服务搭建了自动化的Docker工作流,一个yml文件也能大幅度提升项目开发体验。
time() # 快速分词 results = seg_fast(texts) time_diff = time.time() - tic_seg print("2. 平均速率:%.2f句/s" % (inputs_length/time_diff)) # 词频统计 word_counts = defaultdict(int) for result in results: for word in result: word_counts[word] += 1 # 打印频次最高的前20个...
gpu版本需要cuda和cudnn,这两个软件比较大,构建出来的docker镜像大小达到的10g,加上paddleocr达到12g。 本文将分别讲解gpu版本和cpu版本的环境搭建。 2 GPU版本docker环境搭建 官方推荐基础环境: PaddlePaddle >= 2.0.0 (2.1.2) python3.7 glibc 2.23 CUDA10.1 / CUDA10.2 ...
docker fastdeploy hubserving ios_demo lite paddle2onnx paddlecloud images README.md paddlejs pdserving slim README.md README_ch.md doc ppocr ppstructure test_tipc tools .clang_format.hook .gitignore .pre-commit-config.yaml .style.yapf ...
PaddleSpeech部署docker #PaddleSpeech部署docker ## 概述PaddleSpeech是一个基于飞桨(PaddlePaddle)开发的语音识别工具包,提供了一系列的语音识别模型和工具。在实际应用中,我们可能需要将PaddleSpeech部署到 docker 容器中,以便更好地管理和复用模型。 本文将介绍如何使用 docker部署PaddleSpeech,并提供详细的代码示例和操作...
(此脚本需要docker环境) 五、在AIStudio项目中部署链桨PaddleDTX实践 使用docker可以快速了解和PaddleDTX学习,不过如果想在AIStudio项目中学习怎么办呢?实际上PaddleDTX的非docker部署相对比较繁琐,好消息就是:本项目宗旨就是为大家提供notebook的链桨部署实践全流程! 在AIStudio项目中,可以单步执行,方便大家更细化的...
PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计算套件,利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制,解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式,并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。