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FastDeploy is a toolkit to deploy deeplearning models.

Project description

⚡️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

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distribution

fastdeploy_py3-0.1.0-py3-none-any.whl (14.4 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file fastdeploy_py3-0.1.0-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for fastdeploy_py3-0.1.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9c149f15f52a042d36500b0979df358c2d70a894ad5dc3e4a077364f6fbda995
MD5 246f0ccefb956b5946c3d140e395c497
BLAKE2b-256 2ecd2ee9de4026362b4fc3755fed8457bb6da15f1954bdcd0389e221ae1746a6

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