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fastdeploy-2's Introduction

⚡️FastDeploy

特性 | 安装 | 快速开始 | 社区交流

⚡️FastDeploy是一款简单易用的推理部署工具箱。覆盖业界主流优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸检测、人体关键点识别、文字识别等多任务，满足开发者多场景，多硬件、多平台的快速部署需求。

News 📢

  • 🔥 2022.6.30 晚20:30，⚡️FastDeploy天使用户邀测沟通会，与开发者共同讨论推理部署痛点问题，欢迎大家扫码报名入群获取会议链接。
  • 🔥 2022.6.27 ⚡️FastDeploy v0.1.0测试版发布！🎉
    • 💎 发布40个重点模型在8种重点软硬件环境的支持的SDK
    • 😊 支持网页端、pip包两种下载使用方式

特性

📦开箱即用的推理部署工具链，支持云边端、多硬件、多平台部署

  • 网页端点选下载、PIP 安装一行命令，快速下载多种类型SDK安装包
  • 云端（含服务器、数据中心）：
    • 支持一行命令启动 Serving 服务（含网页图形化展示）
    • 支持一行命令启动图像、本地视频流、本地摄像头、网络视频流预测
    • 支持 Window、Linux 操作系统
    • 支持 Python、C++ 编程语言
  • 边缘端：
    • 支持 NVIDIA Jetson 等边缘设备，支持视频流预测服务
  • 端侧（含移动端）
    • 支持 iOS、Android 移动端
    • 支持 ARM CPU 端侧设备
  • 支持主流硬件
    • 支持 Intel CPU 系列（含酷睿、至强等）
    • 支持 ARM CPU 全系（含高通、MTK、RK等）
    • 支持 NVIDIA GPU 全系（含 V100、T4、Jetson 等）

🤗丰富的预训练模型，轻松下载SDK搞定推理部署

模型 任务 大小(MB) 端侧 移动端 移动端 边缘端 服务器+云端 服务器+云端 服务器+云端 服务器+云端
----- ---- ----- Linux Android iOS Linux Linux Linux Windows Windows
----- ---- --- ARM CPU ARM CPU ARM CPU Jetson X86 CPU GPU X86 CPU GPU
PP-LCNet Classfication 11.9 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-LCNetv2 Classfication 26.6 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
EfficientNet Classfication 31.4 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
GhostNet Classfication 20.8 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MobileNetV1 Classfication 17 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MobileNetV2 Classfication 14.2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MobileNetV3 Classfication 22 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
ShuffleNetV2 Classfication 9.2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
SqueezeNetV1.1 Classfication 5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
Inceptionv3 Classfication 95.5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-HGNet Classfication 59 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
ResNet50_vd Classfication 102.5 ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
SwinTransformer_224_win7 Classfication 352.7 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-PicoDet_s_320_coco Detection 4.1 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-PicoDet_s_320_lcnet Detection 4.9 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
CenterNet Detection 4.8 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
YOLOv3_MobileNetV3 Detection 94.6 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-YOLO_tiny_650e_coco Detection 4.4 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
SSD_MobileNetV1_300_120e_voc Detection 23.3 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
YOLOX_Nano_300e_coco Detection 3.7 ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-YOLO_ResNet50vd Detection 188.5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-YOLOv2_ResNet50vd Detection 218.7 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-YOLO_crn_l_300e_coco Detection 209.1 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
YOLOv5s Detection 29.3 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
Faster R-CNN_r50_fpn_1x_coco Detection 167.2 ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
BlazeFace Face Detection 1.5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
RetinaFace Face Localisation 1.7 ✅ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-TinyPose Keypoint Detection 5.5 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-LiteSeg(STDC1) Segmentation 32.2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-HumanSeg-Lite Segmentation 0.556 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
HRNet-w18 Segmentation 38.7 ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅
Mask R-CNN_r50_fpn_1x_coco Segmentation 107.2 ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-HumanSeg-Server Segmentation 107.2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
Unet Segmentation 53.7 ❌ ✅ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ❌
Deeplabv3-ResNet50 Segmentation 156.5 ❌ ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-OCRv1 OCR 2.3+4.4 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-OCRv2 OCR 2.3+4.4 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-OCRv3 OCR 2.4+10.6 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
PP-OCRv3-tiny OCR 2.4+10.7 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅

SDK安装

方式1：网页版下载安装

方式2：pip安装

开发者可以通过pip安装fastdeploy-python来获取最新的下载链接

  • 环境依赖

    python >= 3.6

  • 安装方式

pip install fastdeploy-python --upgrade

  • 使用方式

    • 列出FastDeploy当前支持的所有模型
    fastdeploy --list_models
    • 下载模型在具体平台和对应硬件上的部署SDK以及示例
    fastdeploy --download_sdk \
           --model PP-PicoDet-s_320 \
           --platform Linux \
           --soc x86 \
           --save_dir .
    • 参数说明
      • list_models: 列出FastDeploy当前最新支持的所有模型
      • download_sdk: 下载模型在具体平台和对应硬件上的部署SDK以及示例
      • model: 模型名，如"PP-PicoDet-s_320"，可通过list_models查看所有的可选项
      • platform: 部署平台，支持 Windows/Linux/Android/iOS
      • soc: 部署硬件，支持 x86/x86-NVIDIA-GPU/ARM/Jetson
      • save_dir: SDK下载保存目录

SDK使用

1 云+服务器部署

2 边缘侧部署

3 端侧部署

4 移动端部署

5 自定义模型部署

社区交流

  • 加入社区👬： 微信扫描二维码后，填写问卷加入交流群，与开发者共同讨论推理部署痛点问题

Acknowledge

本项目中SDK生成和下载使用了EasyEdge中的免费开放能力，再次表示感谢。

License

FastDeploy遵循Apache-2.0开源协议。

fastdeploy-2's People

Contributors

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