mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-06 00:57:33 +08:00
26 lines
1.7 KiB
Markdown
26 lines
1.7 KiB
Markdown
# 代码说明
|
||
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。
|
||
|
||
- ```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。
|
||
- ```dockerfiles```：存放运行 FastDeploy 的环境镜像 dockerfile。
|
||
- ```docs```：FastDeploy 代码库有关的说明文档。
|
||
- ```fastdeploy```
|
||
- ```agent```：大模型服务启动使用到的脚本
|
||
- ```cache_manager```：大模型缓存管理模块
|
||
- ```engine```：管理大模型整体执行引擎类有关代码
|
||
- ```entrypoints```：用户入口调用接口
|
||
- ```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
|
||
- ```model_executor```
|
||
- ```layers```：大模型组网需要用到的 layer 模块
|
||
- ```model_runner```：模型推理执行模块
|
||
- ```models```：FastDeploy 内置的大模型类模块
|
||
- ```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
|
||
- ```output```：大模型输出有关处理
|
||
- ```platforms```：与底层硬件功能支持有关的平台模块
|
||
- ```scheduler```：大模型请求调度模块
|
||
- ```metrics```：用于收集、管理和导出 Prometheus 指标的核心组件，负责记录系统运行时的关键性能数据（如请求延迟、资源使用率、成功请求数等）
|
||
- ```splitwise```: 分离式部署相关模块
|
||
- ```scripts```/```tools```：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
|
||
- ```test```：项目单测验证使用到的代码
|
||
|