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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-06 00:57:33 +08:00
Update arm_linux_python_sdk_serving.md
This commit is contained in:
@@ -1,6 +1,6 @@
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# 简介
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本文档以[千分类模型_MobileNetV3](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource)为例,介绍FastDeploy中的模型SDK, 在**ARM Linux Python** 环境下: (1)**服务化**推理部署步骤; (2)介绍模型推流全流程API,方便开发者了解项目后二次开发。其中ARM Linux Python请参考[ARM Linux C++环境下的HTTP推理部署](./ARM-Linux-CPP-SDK-Serving.md)文档。
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本文档以[千分类模型_MobileNetV3](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource)为例,介绍FastDeploy中的模型SDK, 在**ARM Linux Python** 环境下: (1)**服务化**推理部署步骤; (2)介绍模型推流全流程API,方便开发者了解项目后二次开发。其中ARM Linux Python请参考[ARM Linux C++环境下的HTTP推理部署](./arm_linux_cpp_sdk_serving.md)文档。
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**注意**:部分模型(如OCR等)不支持服务化推理。
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@@ -38,7 +38,7 @@
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## 1.SDK下载
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根据开发者模型、部署芯片、操作系统需要,在图像界面[飞桨开源模型](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource)或[GIthub](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)中选择对应的SDK进行下载。解压缩后的文件结构如下。
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根据开发者模型、部署芯片、操作系统需要,在图像界面[飞桨开源模型](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource)或[GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)中选择对应的SDK进行下载。解压缩后的文件结构如下。
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```shell
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EasyEdge-Linux-x86-[部署芯片]
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Reference in New Issue
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