飞桨PaddleX高性能推理、服务化部署、端侧部署能力详解与实战
💡
原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。
📝
内容提要
PaddleX 3.0-beta1版本在AI模型部署方面进行了重要升级，提供高性能推理、服务化部署和端侧部署解决方案，以满足多样化的应用需求。高性能推理插件提升了模型推理速度，服务化部署增强了系统灵活性，端侧部署支持在用户设备上运行，确保快速响应和隐私保护。
🎯
关键要点
- PaddleX 3.0-beta1版本在AI模型部署方面进行了重要升级，提供高性能推理、服务化部署和端侧部署解决方案。
- 高性能推理插件提升了模型推理速度，支持自动选择最优推理配置，优化前后处理流程。
- 启用高性能推理插件后，模型使用GPU推理的耗时可缩短39%，CPU推理的耗时平均可缩短45%。
- 服务化部署方案基于FastAPI框架，增强服务的可靠性和处理并发请求的性能。
- 用户可以通过PaddleX CLI一键将产线部署成服务，支持多种编程语言的API调用。
- 端侧部署将模型直接部署在用户终端设备上，适用于快速响应和保护用户隐私的场景。
- PaddleX提供基于Paddle Lite框架的Android demo，支持在端侧ARM CPU和GPU上部署模型。
- 用户只需简单三步即可完成端侧部署，获取文本检测和识别结果。
- 百度研发工程师将于11月7日进行PaddleX 3.0-beta1部署能力的深度解析课程。
➡️
