💡
原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
📝
内容提要
基于DeploySharp的深度学习模型部署测试平台，支持YOLO系列模型及多种推理引擎（如OpenVINO、ONNX Runtime），用户可选择不同设备进行推理，并提供详细的安装与使用教程，便于开发者快速上手。
🎯
关键要点
-
基于DeploySharp开发的深度学习模型部署测试平台支持YOLO系列模型，包括YOLOv5~v13。
-
平台支持多种推理引擎，如OpenVINO和ONNX Runtime，支持CPU、IGPU和GPU设备推理。
-
用户可以通过QQ技术交流群或GitHub下载平台，提供详细的安装与使用教程。
-
支持的模型路径和模型类型需保持一致，以避免程序运行错误。
-
ONNX Runtime推理支持多种加速方式，用户需自行构建代码。
-
用户可选择不同的推理设备，包括AUTO、CPU、GPU0、GPU1和NPU。
-
提供了OpenVINO和ONNX Runtime的推理示例，包含不同框架的使用注意事项。
-
在使用ONNX Runtime推理时，默认只能使用CPU推理，需安装额外依赖库以实现加速。
-
开发者在使用过程中如有问题可联系作者，提供支持与帮助。
❓
延伸问答
DeploySharp支持哪些深度学习模型？
DeploySharp支持YOLO系列模型，包括YOLOv5到YOLOv13。
如何下载和安装基于DeploySharp的深度学习模型部署平台？
用户可以通过QQ技术交流群或GitHub下载，使用git clone命令获取项目。
DeploySharp平台支持哪些推理引擎？
平台支持OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎。
在使用ONNX Runtime时需要注意什么？
默认情况下，ONNX Runtime只能使用CPU推理，需安装额外依赖库以实现加速。
用户可以选择哪些推理设备进行模型推理？
用户可以选择AUTO、CPU、GPU0、GPU1和NPU等推理设备。
如果在使用中遇到问题，用户该如何处理？
开发者可以联系作者以获得支持与帮助。
➡️
