add paddleclas draft doct

examples/vision/classification/paddleclas/README.md

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+# PaddleClas 模型部署
+
+## 模型版本说明
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+- [PaddleClas Release/2.4](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas)
+
+## 准备PaddleClas部署模型
+
+PaddleClas模型导出，请参考其文档说明[模型导出](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.4/docs/zh_CN/inference_deployment/export_model.md#2-%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AF%BC%E5%87%BA)  
+
+注意：PaddleClas导出的模型仅包含`inference.pdmodel`和`inference.pdiparams`两个文档，但为了满足部署的需求，同时也需准备其提供的[inference_cls.yaml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.4/deploy/configs/inference_cls.yaml)文件，FastDeploy会从yaml文件中获取模型在推理时需要的预处理信息，开发者可直接下载此文件使用。但需根据自己的需求修改yaml文件中的配置参数。
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+## 下载预训练模型
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+为了方便开发者的测试，下面提供了PaddleClas导出的部分模型（含inference_cls.yaml文件），开发者可直接下载使用。
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+| 模型                                                               | 大小    |输入Shape |  精度    |
+|:---------------------------------------------------------------- |:----- |:----- | :----- |
+| [PPLCNet]() | 141MB | 224x224 |51.4% |
+| [PPLCNetv2]()  | 10MB  | 224x224 |51.4% |
+| [EfficientNet]() |     | 224x224 |     |
+
+
+## 详细部署文档
+
+- [Python部署](python)
+- [C++部署](cpp)