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DefTruth e1ab1104c2 [docs] update quick_start and README (#181 )

* [docs] update quick_start and README

* [docs] remove ENABLE_PADDLE_FRONTEND flags in win docs

* [docs] update supported python version for win

* [docs] update windows sdk example docs

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>

2022-09-06 21:11:04 +08:00

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FastDeploy 预编译Python Wheel包

FastDeploy提供了在Windows/Linux/Mac上的预先编译Python Wheel包，开发者可以直接下载后安装，也可以自行编译代码。

目前各平台支持情况如下

Linux 支持Python3.6~3.9
Windows 支持Python3.6~3.9
Mac 支持Python3.6~3.9

安装 CPU Python 版本

pip install fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html

安装 GPU Python 版本

pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html

Anaconda 快速配置 GPU 环境

使用Anaconda的用户可在命令运行以下命令，快速配置GPU环境。如果是Windows用户，需要先打开Anaconda Prompt (anaconda3)命令行终端。

增加 conda-forge 源

conda config --add channels conda-forge
# 国内用户可以增加国内的源，如
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

新建 python 环境

conda create -n py38 python=3.8
conda activate py38

安装 cudatoolkit 11.x 和 cudnn 8.x

conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.2

安装 FastDeploy GPU 版本 Python 包

pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html

注意事项

不要重复安装fastdeploy-python和fastdeploy-gpu-python
如已安装CPU版本的fastdeploy-python后，在安装GPU版本的fastdeploy-gpu-python，请先执行pip uninstall fastdeploy-python卸载已有版本

环境依赖

cuda >= 11.2
cudnn >= 8.0

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