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# 部署模型导出
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-**注：所有涉及到模型部署，均需要参考本文档，进行部署模型导出**
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+**注：所有涉及到模型部署，均需要参考本文档，进行部署模型导出**
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-在服务端部署模型时需要将训练过程中保存的模型导出为inference格式模型，导出的inference格式模型包括`model.pdmodel`、`model.pdiparams`、`model.pdiparams.info`、`model.yml`和`pipeline.yml`五个文件，分别表示模型的网络结构、模型权重、模型权重名称、模型的配置文件（包括数据预处理参数等）和可用于[PaddleX Manufacture SDK](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/deploy/cpp/docs/manufacture_sdk)的流程配置文件。
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+## 目录
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-> **检查你的模型文件夹**，如果里面是`model.pdparams`、`model.pdopt`和`model.yml`3个文件时，那么就需要按照下面流程进行模型导出
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+* [模型格式说明](#1)
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+ * [训练模型格式](#11)
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+ * [部署模型格式](#12)
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+* [部署模型导出](#2)
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+## <h2 id="1">模型格式说明</h2>
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+### <h3 id="11">训练模型格式</h3>
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+在使用**PaddleX 2.0训练保存的模型**文件夹中，主要包含四个文件：
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+- `model.pdopt`，训练模型参数的优化器
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+- `model.pdparams`，模型参数
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+- `model.yml`，模型的配置文件（包括预处理参数、模型定义等）
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+- `eval_details.json`，模型评估时的预测结果和真值
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+需要注意的是，训练保存的模型不能直接用于部署，需要导出成部署格式后才能用于部署。
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+### <h3 id="12">部署模型格式</h3>
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+在服务端部署模型时需要将训练过程中保存的模型导出为inference格式模型，使用**PaddleX 2.0导出的inference格式模型**包括五个文件：
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+- `model.pdmodel`，模型网络结构
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+- `model.pdiparams`，模型权重
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+- `model.pdiparams.info`，模型权重名称
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+- `model.yml`，模型的配置文件（包括预处理参数、模型定义等）
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+- `pipeline.yml`，可用于[PaddleX Manufacture SDK](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/deploy/cpp/docs/manufacture_sdk)的流程配置文件
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+需要注意的是，**PaddleX 2.0版本导出的inference格式与1.x版本的有所不同，1.x版本的inference格式模型是**：
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+- `__model__`，模型网络结构
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+- `__params__`，模型权重
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+- `model.yml`，模型的配置文件（包括预处理参数、模型定义等）
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+## <h2 id="2">部署模型导出</h2>
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+> **检查你的模型文件夹**，如果里面是`model.pdparams`、`model.pdopt`和`model.yml`3个文件时，那么就需要按照下面流程进行模型导出:
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在安装完PaddleX后，在命令行终端使用如下命令将训练好的模型导出为部署所需格式：
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FlyingQianMM