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+# PaddleX可视化客户端介绍
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+PaddleX可视化客户端基于PaddleX开发的可视化深度学习模型训练套件，目前支持训练视觉领域的图像分类、目标检测、实例分割和语义分割四大任务。开发者以点选、键入的方式快速体验深度学习模型开发的全流程。可以作为您提升深度学习模型开发效率的工具。
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+PaddleX GUI 当前提供Windows，Mac，Ubuntu三种版本一键绿色安装的方式。请至飞桨官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX 下载您需要的版本。
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+## 功能
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+PaddleX可视化客户端是PaddleX API的衍生品，它在集成API功能的基础上，额外提供了可视化分析、评估等附加功能，致力于为开发者带来极致顺畅的开发体验。其拥有以下独特的功能：
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+- **全流程打通**：PaddleX GUI覆盖深度学习模型开发必经的 **数据处理** 、 **超参配置** 、 **模型训练及优化** 、 **模型发布** 全流程，无需开发一行代码，即可得到高性能深度学习推理模型。
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+- **数据集智能分析**：详细的数据结构说明，并提供 **数据标签自动校验** 。支持 **可视化数据预览** 、 **数据分布图表展示** 、 **一键数据集切分** 等实用功能
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+- **自动超参推荐**：集成飞桨团队长时间产业实践经验，根据用户选择的模型类别、骨架网络等，提供多种针对性优化的 **预训练模型** ，并 **提供推荐超参配置** ，可 **一键开启多种优化策略**
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+- **可视化模型评估**：集成 **可视化分析工具：VisualDL** , 以线性图表的形式展示精度、学习率等关键参数在训练过程中的变化趋势。提供 **混淆矩阵** 等实用方法，帮助快速定位问题，加速调参。模型评估报告一键导出，方便项目复盘分析。
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+- **模型裁剪及量化**：一键启动模型裁剪、量化，在不同阶段为开发者提供模型优化的策略，满足不同环境对模型性能的需求。
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+- **预训练模型管理**：可对历史训练模型进行保存及管理，未进行裁剪的模型可以保存为预训练模型，在后续任务中使用。
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+- **可视化模型测试**：客户端直接展示模型预测效果，无需上线即可进行效果评估
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+- **模型多端部署**：点选式选择模型发布平台、格式，一键导出预测模型，并匹配完善的模型预测部署说明文档，贴心助力产业端到端项目落地
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+## 安装使用
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+- 请参考[安装方式文档](./download.md)下载安装PaddleX可视化客户端。
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+- 请参考[快速开始](./quick_start.md)查看[视频教程](./quick_start.md/#视频教程)和[文档教程](./quick_start.md/#文档教程)。
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