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FastDeploy/examples/vision/classification/paddleclas
seyosum df8dd3e3ac 【Hackthon_4th 180】Support HORIZON BPU Backend for FastDeploy (#1822)
* add horizon backend and PPYOLOE examples

* 更改horizon头文件编码规范

* 更改horizon头文件编码规范

* 更改horizon头文件编码规范

* 增加horizon packages下载及自动安装

* Add UseHorizonNPUBackend Method

* 删除编译FD SDK后多余的头文件,同时更改部分规范

* Update horizon.md

* Update horizon.md

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Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
2023-05-06 16:10:37 +08:00
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PaddleClas高性能全场景模型部署方案—FastDeploy

目录

1. FastDeploy介绍

FastDeploy是一款全场景易用灵活极致高效的AI推理部署工具支持云边端部署。使用FastDeploy可以简单高效的在X86 CPU、NVIDIA GPU、飞腾CPU、ARM CPU、Intel GPU、Graphcore IPU、昆仑、昇腾、瑞芯微、晶晨、算能等10+款硬件上对PaddleClas模型进行快速部署并且支持Paddle Inference、Paddle Lite、TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime、RKNPU2、SOPHGO等多种推理后端。

2. 图像分类模型部署

2.1 硬件支持列表

硬件类型 该硬件是否支持 使用指南 Python C++
X86 CPU 链接
NVIDIA GPU 链接
飞腾CPU 链接
ARM CPU 链接
Intel GPU(集成显卡) 链接
Intel GPU(独立显卡) 链接
Graphcore IPU 链接
昆仑 链接
昇腾 链接
瑞芯微 链接
晶晨 链接 --
算能 链接

2.2. 详细使用文档

2.3 更多部署方式

4. 常见问题

遇到问题可查看常见问题集合搜索FastDeploy issue或给FastDeploy提交issue:

常见问题集合
FastDeploy issues