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@@ -265,7 +265,6 @@ PaddleX的各个产线均支持**在线体验**和本地**快速推理**，您
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> ❗注：以上功能均基于 GPU/CPU 实现。PaddleX 还可在昆仑、昇腾、寒武纪和海光等主流硬件上进行快速推理和二次开发。下表详细列出了模型产线的支持情况，具体支持的模型列表请参阅[模型列表(MLU)](../docs/support_list/model_list_mlu.md)/[模型列表(NPU)](../docs/support_list/model_list_npu.md)/[模型列表(XPU)](../docs/support_list/model_list_xpu.md)/[模型列表(DCU)](../docs/support_list/model_list_dcu.md)。我们正在适配更多的模型，并在主流硬件上推动高性能和服务化部署的实施。
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<details>
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@@ -452,6 +451,7 @@ for res in output:
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| 产线名称 | 对应参数 | 详细说明 |
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| 文档场景信息抽取 | `PP-ChatOCRv3-doc` | [文档场景信息抽取v3产线Python脚本使用说明](./docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md#22-本地体验) |
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| 通用图像分类 | `image_classification` | [通用图像分类产线Python脚本使用说明](./docs/pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/image_classification.md#222-python脚本方式集成) |
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| 通用目标检测 | `object_detection` | [通用目标检测产线Python脚本使用说明](./docs/pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/object_detection.md#222-python脚本方式集成) |
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@@ -466,6 +466,9 @@ for res in output:
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| 通用时序异常检测 | `ts_ad` | [通用时序异常检测产线Python脚本使用说明](./docs/pipeline_usage/tutorials/time_series_pipelines/time_series_anomaly_detection.md#222-python脚本方式集成) |
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| 通用时序分类 | `ts_cls` | [通用时序分类产线Python脚本使用说明](./docs/pipeline_usage/tutorials/time_series_pipelines/time_series_classification.md#222-python脚本方式集成) |
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+</details>
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## 📖 文档
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<summary> <b> ⬇️ 安装 </b></summary>
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cuicheng01