本文介绍了如何使用 DeploySharp 框架和 ONNX Runtime 部署 PP-OCR v4/v5 模型，涵盖 CPU、CUDA、DML 和 TensorRT 等多种推理方式。文章详细说明了环境准备、模型配置、推理实现及性能对比，并提供代码示例和优化建议，以帮助开发者高效进行 OCR 部署。
企业部署云端大语言模型需兼顾性能与成本，策略包括：制定清晰预算并与利益相关方明确需求；权衡模型参数规模与GPU硬件，在性能与费用间取舍；按应用场景选择实时、无服务器、批处理或异步推理；精简提示词以控制token消耗；缓存高频重复回答，用向量数据库存储并管理缓存策略，避免误答。
本文介绍了处理中英文混合输出的需求场景，使用Bert-vits2模型处理英文素材，并提供了详细的操作步骤和代码示例。强调了中英文模型训练的差异性和推理方式，并提供了模型训练和推理的地址。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
