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FastDeploy提供了一系列高效易用的工具优化部署体验, 提升推理性能.
FastDeploy基于PaddleSlim的Auto Compression Toolkit(ACT), 给用户提供了一键模型自动化压缩的工具, 用户可以轻松地通过一行命令对模型进行自动化压缩, 并在FastDeploy上部署压缩后的模型, 提升推理速度. 本文档将以FastDeploy一键模型自动化压缩工具为例, 介绍如何安装此工具, 并提供相应的使用文档.
1.用户参考PaddlePaddle官网, 安装develop版本
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html
2.安装PaddleSlim develop版本
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim.git & cd PaddleSlim
python setup.py install
3.安装fastdeploy-tools工具包
# 通过pip安装fastdeploy-tools. 此工具包目前支持模型一键自动化压缩和模型转换的功能.
# FastDeploy的python包已包含此工具, 不需重复安装.
pip install fastdeploy-tools==0.0.1
按照以上步骤成功安装后,即可使用FastDeploy一键模型自动化压缩工具, 示例如下.
fastdeploy compress --config_path=./configs/detection/yolov5s_quant.yaml --method='PTQ' --save_dir='./yolov5s_ptq_model/'
详细使用文档请参考FastDeploy一键模型自动化压缩工具
FastDeploy 基于 X2Paddle 为用户提供了模型转换的工具, 用户可以轻松地通过一行命令将外部框架模型快速迁移至飞桨框架，目前支持 ONNX、TensorFlow 以及 Caffe，支持大部分主流的CV和NLP的模型转换。
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html
如需使用稳定版本，可通过pip方式安装X2Paddle：
pip install x2paddle
如需体验最新功能，可使用源码安装方式：
git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git
cd X2Paddle
python setup.py install
按照以上步骤成功安装后,即可使用 FastDeploy 一键转换工具, 示例如下:
fastdeploy convert --framework onnx --model yolov5s.onnx --save_dir pd_model
更多详细内容可参考X2Paddle
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