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⚡️FastDeployは、オールシナリオで使いやすく、柔軟で非常に効率的なAI推論デプロイツールです。 🔥150以上のテキスト、ビジョン、スピーチおよび🔚クロスモーダルモデルをサポートし、エンドツーエンドの推論パフォーマンスの最適化を可能にする、すぐに使えるクラウド側のデプロイメントエクスペリエンスを提供します。これには、画像分類、物体検出、画像分割、顔検出、顔認識、キーポイント検出、キーイング、OCR、NLP、TTSなどのタスクが含まれ、マルチシーン、マルチハードウェア、マルチプラットフォームの産業展開に対する開発者のニーズに応えています。

Image Classification	Object Detection	Semantic Segmentation	Potrait Segmentation

Image Matting	Real-Time Matting	OCR	Face Alignment

Pose Estimation	Behavior Recognition	NLP	Speech
			input ：早上好今天是2020 /10/29，最低温度是-3°C。 output:

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🖥️ サーバーサイドのデプロイメント
📲 モバイルとエンドサイドデプロイメント
- エンドサイドモデル対応表
🌐 Webとアプレットの展開
- Webサイドモデル対応表
Acknowledge
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🖥️ サーバーサイドのデプロイメント

Python SDK クイックスタート(クリックで詳細表示)

クイックインストール

プリディペンデンス

CUDA >= 11.2、cuDNN >= 8.0、Python >= 3.6
OS: Linux x86_64/macOS/Windows 10

GPU版のインストール

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

Condaのインストール（推奨）

conda config --add channels conda-forge && conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.2

CPUバージョンのインストール

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

Pythonの推論例

モデルや画像の準備

wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz
tar xvf ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg

推論結果のテスト

# GPU/TensorRTデプロイメントリファレンス examples/vision/detection/paddledetection/python
import cv2
import fastdeploy.vision as vision

model = vision.detection.PPYOLOE("ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdmodel",
                                 "ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdiparams",
                                 "ppyoloe_crn_l_300e_coco/infer_cfg.yml")
im = cv2.imread("000000014439.jpg")
result = model.predict(im.copy())
print(result)

vis_im = vision.vis_detection(im, result, score_threshold=0.5)
cv2.imwrite("vis_image.jpg", vis_im)

C++ SDK クイックスタート（クリックで詳細表示）

インストール

リファレンス C++プリコンパイル版ライブラリダウンロード文档

C++の推論例

モデルや画像の準備

wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz
tar xvf ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg

推論結果のテスト

// GPU/TensorRTデプロイメントリファレンス examples/vision/detection/paddledetection/cpp
#include "fastdeploy/vision.h"

int main(int argc, char* argv[]) {
  namespace vision = fastdeploy::vision;
  auto model = vision::detection::PPYOLOE("ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdmodel",
                                          "ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdiparams",
                                          "ppyoloe_crn_l_300e_coco/infer_cfg.yml");
  auto im = cv::imread("000000014439.jpg");

  vision::DetectionResult res;
  model.Predict(&im, &res);

  auto vis_im = vision::Visualize::VisDetection(im, res, 0.5);
  cv::imwrite("vis_image.jpg", vis_im);
  return 0;
}

その他の展開例については、[モデルの展開例]を参照してください(examples) .

サーバーサイドの対応機種一覧 🔥🔥🔥🔥🔥

表記: (1) ✅: 対応済み; (2) ❔:進行中 ; (3) N/A: 未対応;

サーバーサイドモデル対応一覧（クリックで縮小します）

ミッションシナリオ	モデル	Linux	Linux	Win	Win	Mac	Mac	Linux	Linux	Linux	Linux	Linux
---	---	X86 CPU	NVIDIA GPU	X86 CPU	NVIDIA GPU	X86 CPU	Arm CPU	AArch64 CPU	Phytium D2000CPU	NVIDIA Jetson	Graphcore IPU	Serving
Classification	PaddleClas/ResNet50	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	TorchVison/ResNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Classification	ltralytics/YOLOv5Cls	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Classification	PaddleClas/PP-LCNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/PP-LCNetv2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/EfficientNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/GhostNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/MobileNetV1	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/MobileNetV2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/MobileNetV3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/ShuffleNetV2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/SqueeezeNetV1.1	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Classification	PaddleClas/Inceptionv3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Classification	PaddleClas/PP-HGNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Detection	PaddleDetection/PP-YOLOE	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/PicoDet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/YOLOX	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/YOLOv3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/PP-YOLO	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/PP-YOLOv2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/Faster-RCNN	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	PaddleDetection/Mask-RCNN	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	Megvii-BaseDetection/YOLOX	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Detection	WongKinYiu/YOLOv7	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Detection	WongKinYiu/YOLOv7end2end_trt	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Detection	WongKinYiu/YOLOv7end2end_ort_	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Detection	meituan/YOLOv6	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Detection	ultralytics/YOLOv5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Detection	WongKinYiu/YOLOR	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Detection	WongKinYiu/ScaledYOLOv4	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Detection	ppogg/YOLOv5Lite	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Detection	RangiLyu/NanoDetPlus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
KeyPoint	PaddleDetection/TinyPose	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
KeyPoint	PaddleDetection/PicoDet + TinyPose	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
HeadPose	omasaht/headpose	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Tracking	PaddleDetection/PP-Tracking	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
OCR	PaddleOCR/PP-OCRv2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
OCR	PaddleOCR/PP-OCRv3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅
Segmentation	PaddleSeg/PP-LiteSeg	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Segmentation	PaddleSeg/PP-HumanSegLite	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Segmentation	PaddleSeg/HRNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Segmentation	PaddleSeg/PP-HumanSegServer	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Segmentation	PaddleSeg/Unet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Segmentation	PaddleSeg/Deeplabv3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
FaceDetection	biubug6/RetinaFace	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceDetection	Linzaer/UltraFace	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceDetection	deepcam-cn/YOLOv5Face	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceDetection	insightface/SCRFD	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceAlign	Hsintao/PFLD	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceAlign	Single430FaceLandmark1000	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
FaceAlign	jhb86253817/PIPNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
FaceRecognition	insightface/ArcFace	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceRecognition	insightface/CosFace	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceRecognition	insightface/PartialFC	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
FaceRecognition	insightface/VPL	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Matting	ZHKKKe/MODNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Matting	PeterL1n/RobustVideoMatting	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Matting	PaddleSeg/PP-Matting	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Matting	PaddleSeg/PP-HumanMatting	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Matting	PaddleSeg/ModNet	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔
Video Super-Resolution	PaddleGAN/BasicVSR	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Video Super-Resolution	PaddleGAN/EDVR	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Video Super-Resolution	PaddleGAN/PP-MSVSR	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔	❔
Information Extraction	PaddleNLP/UIE	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	✅	❔
NLP	PaddleNLP/ERNIE-3.0	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔	❔	✅
Speech	PaddleSpeech/PP-TTS	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❔	❔	--	✅

📲 モバイルとエンドサイドの展開 🔥🔥🔥🔥

エンドユーザーモデル対応表

エンドユーザーモデル対応表(クリックで縮小)

ミッションシナリオ	モデル	サイズ(MB)	Linux	Android	Linux	Linux	Linux	Linux	Linux
---	---	---	ARM CPU	ARM CPU	Rockchip-NPU RK3568/RK3588	Rockchip-NPU RV1109/RV1126/RK1808	Amlogic-NPU A311D/S905D/C308X	NXP-NPU i.MX 8M Plus	TBD...｜
Classification	PaddleClas/ResNet50	98	✅	✅	❔	✅
Classification	PaddleClas/PP-LCNet	11.9	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/PP-LCNetv2	26.6	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/EfficientNet	31.4	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/GhostNet	20.8	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/MobileNetV1	17	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/MobileNetV2	14.2	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/MobileNetV3	22	✅	✅	❔	✅	❔	❔	--
Classification	PaddleClas/ShuffleNetV2	9.2	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/SqueezeNetV1.1	5	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/Inceptionv3	95.5	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Classification	PaddleClas/PP-HGNet	59	✅	✅	❔	✅	--	--	--
Detection	PaddleDetection/PP-PicoDet_s_320_coco_lcnet	4.9	✅	✅	✅	✅	✅	✅	--
Face Detection	deepinsight/SCRFD	2.5	✅	✅	✅	--	--	--	--
Keypoint Detection	PaddleDetection/PP-TinyPose	5.5	✅	✅	❔	❔	❔	❔	--
Segmentation	PaddleSeg/PP-LiteSeg(STDC1)	32.2	✅	✅	✅	--	--	--	--
Segmentation	PaddleSeg/PP-HumanSeg-Lite	0.556	✅	✅	✅	--	--	--	--
Segmentation	PaddleSeg/HRNet-w18	38.7	✅	✅	✅	--	--	--	--
Segmentation	PaddleSeg/PP-HumanSeg	107.2	✅	✅	✅	--	--	--	--
Segmentation	PaddleSeg/Unet	53.7	✅	✅	✅	--	--	--	--
Segmentation	PaddleSeg/Deeplabv3	150	❔	✅	✅
OCR	PaddleOCR/PP-OCRv2	2.3+4.4	✅	✅	❔	--	--	--	--
OCR	PaddleOCR/PP-OCRv3	2.4+10.6	✅	❔	❔	❔	❔	❔	--

🌐 🌐 Webとアプレットのデプロイメント

ウェブ・アプレット展開サポートリスト(クリックで縮小)

ミッションシナリオ	モデル	web_demo
---	---	Paddle.js
Detection	FaceDetection	✅
Detection	ScrewDetection	✅
Segmentation	PaddleSeg/HumanSeg	✅
Object Recognition	GestureRecognition	✅
Object Recognition	ItemIdentification	✅
OCR	PaddleOCR/PP-OCRv3	✅

Acknowledge

このプロジェクトでは、SDKの生成とダウンロードに EasyEdge の無償かつオープンな機能を利用しており、そのことに謝意を表したいと思います。

License

FastDeploy は、[Apache-2.0 オープンソースプロトコル] (./LICENSE)に従っています。

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