⚡️FastDeploy

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特性 | 安装 | 快速开始 | 社区交流

⚡️FastDeploy是一款简单易用的推理部署工具箱。覆盖业界主流优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸检测、人体关键点识别、文字识别等多任务，满足开发者多场景，多硬件、多平台的快速部署需求。

News 📢

• 🔥 2022.6.30 晚20:30，⚡️FastDeploy天使用户邀测沟通会，与开发者共同讨论推理部署痛点问题，欢迎大家扫码报名入群获取会议链接。

• 🔥 2022.6.27 ⚡️FastDeploy v0.1.0测试版发布！🎉
  • 💎 发布40个重点模型在8种重点软硬件环境的支持的SDK
  • 😊 支持网页端、pip包两种下载使用方式

特性

📦开箱即用的推理部署工具链，支持云边端、多硬件、多平台部署

• 网页端点选下载、PIP 安装一行命令，快速下载多种类型SDK安装包
• 云端（含服务器、数据中心）：
  • 支持一行命令启动 Serving 服务（含网页图形化展示）
  • 支持一行命令启动图像、本地视频流、本地摄像头、网络视频流预测
  • 支持 Window、Linux 操作系统
  • 支持 Python、C++ 编程语言
• 边缘端：
  • 支持 NVIDIA Jetson 等边缘设备，支持视频流预测服务
• 端侧（含移动端）
  • 支持 iOS、Android 移动端
  • 支持 ARM CPU 端侧设备
• 支持主流硬件
  • 支持 Intel CPU 系列（含酷睿、至强等）
  • 支持 ARM CPU 全系（含高通、MTK、RK等）
  • 支持 NVIDIA GPU 全系（含 V100、T4、Jetson 等）

🤗丰富的预训练模型，轻松下载SDK搞定推理部署

模型	任务	大小(MB)	端侧	移动端	移动端	边缘端	服务器+云端	服务器+云端	服务器+云端	服务器+云端
-----	----	-----	Linux	Android	iOS	Linux	Linux	Linux	Windows	Windows
-----	----	---	ARM CPU	ARM CPU	ARM CPU	Jetson	X86 CPU	GPU	X86 CPU	GPU
PP-LCNet	Classfication	11.9	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-LCNetv2	Classfication	26.6	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
EfficientNet	Classfication	31.4	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
GhostNet	Classfication	20.8	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
MobileNetV1	Classfication	17	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
MobileNetV2	Classfication	14.2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
MobileNetV3	Classfication	22	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
ShuffleNetV2	Classfication	9.2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SqueezeNetV1.1	Classfication	5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Inceptionv3	Classfication	95.5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-HGNet	Classfication	59	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
ResNet50_vd	Classfication	102.5	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅	✅
SwinTransformer_224_win7	Classfication	352.7	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-PicoDet_s_320_coco	Detection	4.1	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-PicoDet_s_320_lcnet	Detection	4.9	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
CenterNet	Detection	4.8	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
YOLOv3_MobileNetV3	Detection	94.6	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-YOLO_tiny_650e_coco	Detection	4.4	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
SSD_MobileNetV1_300_120e_voc	Detection	23.3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
YOLOX_Nano_300e_coco	Detection	3.7	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅	✅
PP-YOLO_ResNet50vd	Detection	188.5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-YOLOv2_ResNet50vd	Detection	218.7	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-YOLO_crn_l_300e_coco	Detection	209.1	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
YOLOv5s	Detection	29.3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Faster R-CNN_r50_fpn_1x_coco	Detection	167.2	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅	✅
BlazeFace	Face Detection	1.5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
RetinaFace	Face Localisation	1.7	✅	❌	❌	✅	✅	✅	✅	✅
PP-TinyPose	Keypoint Detection	5.5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-LiteSeg(STDC1)	Segmentation	32.2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-HumanSeg-Lite	Segmentation	0.556	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
HRNet-w18	Segmentation	38.7	✅	✅	✅	❌	✅	✅	✅	✅
Mask R-CNN_r50_fpn_1x_coco	Segmentation	107.2	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅	✅
PP-HumanSeg-Server	Segmentation	107.2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Unet	Segmentation	53.7	❌	✅	❌	❌	✅	✅	✅	❌
Deeplabv3-ResNet50	Segmentation	156.5	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅
PP-OCRv1	OCR	2.3+4.4	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-OCRv2	OCR	2.3+4.4	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-OCRv3	OCR	2.4+10.6	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
PP-OCRv3-tiny	OCR	2.4+10.7	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

SDK安装

方式1：网页版下载安装

• 可以登录EasyEdge网页端下载SDK

方式2：pip安装

开发者可以通过pip安装fastdeploy-python来获取最新的下载链接

• 环境依赖

  python >= 3.6

• 安装方式

pip install fastdeploy-python --upgrade

• 使用方式

  • 列出FastDeploy当前支持的所有模型

  fastdeploy --list_models
  

  • 下载模型在具体平台和对应硬件上的部署SDK以及示例

  fastdeploy --download_sdk \
             --model PP-PicoDet-s_320 \
             --platform Linux \
             --soc x86 \
             --save_dir .
  

  • 参数说明
    • list_models: 列出FastDeploy当前最新支持的所有模型
    • download_sdk: 下载模型在具体平台和对应硬件上的部署SDK以及示例
    • model: 模型名，如"PP-PicoDet-s_320"，可通过list_models查看所有的可选项
    • platform: 部署平台，支持 Windows/Linux/Android/iOS
    • soc: 部署硬件，支持 x86/x86-NVIDIA-GPU/ARM/Jetson
    • save_dir: SDK下载保存目录

SDK使用

1 云+服务器部署

• Linux 系统(X86 CPU、NVIDIA GPU)
  • C++ Inference部署（含视频流）
  • C++ 服务化部署
  • Python Inference部署
  • Python 服务化部署
• Window系统(X86 CPU、NVIDIA GPU)
  • C++ Inference部署（含视频流）
  • C++ 服务化部署
  • Python Inference部署
  • Python 服务化部署

2 边缘侧部署

• ArmLinux 系统（NVIDIA Jetson Nano/TX2/Xavier）
  • C++ Inference部署（含视频流）
  • C++ 服务化部署

3 端侧部署

• ArmLinux 系统(ARM CPU)
  • C++ Inference部署（含视频流）
  • C++ 服务化部署
  • Python Inference部署
  • Python 服务化部署

4 移动端部署

• iOS 系统部署
• Android 系统部署

5 自定义模型部署

• 快速实现个性化模型替换

社区交流

• 加入社区👬： 微信扫描二维码后，填写问卷加入交流群，与开发者共同讨论推理部署痛点问题

Acknowledge

本项目中SDK生成和下载使用了EasyEdge中的免费开放能力，再次表示感谢。

License

FastDeploy遵循Apache-2.0开源协议。