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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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# 代码说明
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下边按照目录结构来介绍一下每个FastDeploy的代码结构及代码功能。
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- custom_ops：存放FastDeploy运行大模型所使用到的C++算子，不同硬件下的算子放置到对应的目录下（cpu_ops/gpu_ops），根目录下的setup_*.py文件用来编译上述C++代码的算子。
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- dockerfiles：存放运行FastDeploy的环境镜像dockerfile。
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- docs：FastDeploy代码库有关的说明文档。
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- fastdeploy
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- agent：大模型服务启动使用到的脚本
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- engine：管理大模型整体执行引擎类有关代码
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- entrypoints：用户入口调用接口
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- input：用户输入处理模块，包括预处理，多模态输入处理，tokenize等功能
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- metrics:监控系统的一些指标 耗时之类等功能
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- model_executor
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- layers：大模型组网需要用到的layer模块
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- model_runner：模型推理执行模块
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- models：FastDeploy内置的大模型类模块
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- ops：由custom_ops编译后可供python调用的算子模块，不同硬件平台的算子放置到对应的目录里
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- output：大模型输出有关处理
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- platforms：与底层硬件功能支持有关的平台模块
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- scheduler：大模型请求调度模块
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- scripts：FastDeploy用于执行功能的辅助脚本，比如编译，单测执行，代码风格纠正等
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- test：项目单测验证使用到的代码
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