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PaddleX多硬件使用指南

本文档主要针对昇腾 NPU、寒武纪 MLU、昆仑 XPU、海光DCU 硬件平台,介绍 PaddleX 使用指南。

1、安装

1.1 PaddlePaddle安装

首先请您根据所属硬件平台,完成飞桨 PaddlePaddle 的安装,各硬件的飞桨安装教程如下:

昇腾 NPU:昇腾 NPU 飞桨安装教程

寒武纪 MLU:寒武纪 MLU 飞桨安装教程

昆仑 XPU:昆仑 XPU 飞桨安装教程

海光 DCU:海光 DCU 飞桨安装教程

1.2 PaddleX安装

欢迎您使用飞桨低代码开发工具PaddleX,在我们正式开始本地安装之前,请先明确您的开发需求,并根据您的需求选择合适的安装模式。

PaddleX为您提供了两种安装模式:Wheel包安装和插件安装,下面详细介绍这两种安装模式的应用场景和安装方法。

1.2.1 Wheel包安装模式

若您使用PaddleX的应用场景为模型推理与集成 ,那么推荐您使用更便捷更轻量的Wheel包安装模式。

快速安装轻量级的Wheel包之后,您即可基于PaddleX支持的所有模型进行推理,并能直接集成进您的项目中。

安装飞桨后,您可直接执行如下指令快速安装PaddleX的Wheel包:

pip install pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0.beta1-py3-none-any.whl

1.2.2 插件安装模式

若您使用PaddleX的应用场景为二次开发 ,那么推荐您使用功能更加强大的插件安装模式。

安装您需要的PaddleX插件之后,您不仅同样能够对插件支持的模型进行推理与集成,还可以对其进行模型训练等二次开发更高级的操作。

PaddleX支持的插件如下,请您根据开发需求,确定所需的一个或多个插件名称:

👉 插件和产线对应关系(点击展开) |模型产线|模块|对应插件| |-|-|-| |通用图像分类|图像分类|PaddleClas| |通用目标检测|目标检测|PaddleDetection| |通用语义分割|语义分割|PaddleSeg| |通用实例分割|实例分割|PaddleDetection| |通用OCR|文本检测
文本识别|PaddleOCR| |通用表格识别|版面区域检测
表格结构识别
文本检测
文本识别|PaddleOCR
PaddleDetection| |文档场景信息抽取v3|表格结构识别
版面区域检测
文本检测
文本识别
印章文本检测
文档图像矫正
文档图像方向分类|PaddleOCR
PaddleDetection
PaddleClas | |时序预测|时序预测模块|PaddleTS| |时序异常检测|时序异常检测模块|PaddleTS| |时序分类|时序分类模块|PaddleTS| |通用多标签分类|图像多标签分类|PaddleClas| |小目标检测|小目标检测|PaddleDetection| |图像异常检测|无监督异常检测|PaddleSeg|

若您需要安装的插件为PaddleXXX(可以有多个),在安装飞桨后,您可以直接执行如下指令快速安装PaddleX的对应插件:

cd PaddleX

# 安装 PaddleX whl
# -e:以可编辑模式安装,当前项目的代码更改,都会直接作用到已经安装的 PaddleX Wheel
pip install -e .

# 安装 PaddleX 插件
paddlex --install PaddleXXX

例如,您需要安装PaddleOCR、PaddleClas插件,则需要执行如下命令安装插件:

# 安装 PaddleOCR、PaddleClas 插件
paddlex --install PaddleOCR PaddleClas

若您需要安装全部插件,则无需填写具体插件名称,只需执行如下命令:

# 安装 PaddleX 全部插件
paddlex --install

插件的默认克隆源为 github.com,同时也支持 gitee.com 克隆源,您可以通过--platform 指定克隆源。

例如,您需要使用 gitee.com 克隆源安装全部PaddleX插件,只需执行如下命令:

# 安装 PaddleX 插件
paddlex --install --platform gitee.com

安装完成后,将会有如下提示:

All packages are installed.

2、使用

基于昇腾 NPU、寒武纪 MLU、昆仑 XPU、海光DCU 硬件平台的 PaddleX 模型产线开发工具使用方法与 GPU 相同,只需根据所属硬件平台,修改配置设备的参数,详细的使用教程可以查阅PaddleX产线开发工具本地使用教程

需要注意的是,这些硬件平台暂不支持 PaddleX 的边训练边导出静态图的功能,在您训练完之后,体验模块和产线的能力或准备部署时,需要先手动导出静态图。例如,在昇腾 NPU 平台下,导出训练好的 PP-YOLOE_plus-S 模型,可以运行如下命令:

python main.py -c paddlex/configs/object_detection/PP-YOLOE_plus-S.yaml \
    -o Global.mode=export \
    -o Global.device=npu \
    -o Export.weight_path=output/best_model/best_model.pdparams