目录服务化部署postman调用java调用题外话服务化部署部署这块大部分按着官方文档来做就差不多PaddleOCR/deploy/fastdeploy/serving/fastdeploy_servingatdygraph·PaddlePaddle/PaddleOCR·GitHub提一下两个需要注意的点。一、如果跟我一样选择的是cpu的版本，那么修改config.pbtxt配置文件时不仅得按官方说的需要修改kind:KIND_GPU为kind:KIND_CPU，还需要把后面的gpus:[0]这块也删掉instance_group[{#Thenumberofinstancesis1count:

目录1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1  部署模型的典型流程1.1.2端到端的AI性能1.1.3部署模型的难点和痛点1.2FastDeploy简介1.3英特尔独立显卡简介1.4使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上部署模型的步骤1.4.1搭建FastDeploy开发环境1.4.2下载模型和测试图处1.4.3三行代码完成在项特尔CPU上的模型部署1.4.4使用RuntimeOption将AI推理硬伯切换项特尔独立显卡1.5总结作者：王一凡英特尔物联网创新大使 1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1  部署模型的典型流程        对于来自于千行百业，打算将AI

目录1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1  部署模型的典型流程1.1.2端到端的AI性能1.1.3部署模型的难点和痛点1.2FastDeploy简介1.3英特尔独立显卡简介1.4使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上部署模型的步骤1.4.1搭建FastDeploy开发环境1.4.2下载模型和测试图处1.4.3三行代码完成在项特尔CPU上的模型部署1.4.4使用RuntimeOption将AI推理硬伯切换项特尔独立显卡1.5总结作者：王一凡英特尔物联网创新大使 1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1  部署模型的典型流程        对于来自于千行百业，打算将AI

本篇主要是介绍了yolov5模型的快速部署，使用过yolov5训练过的兄弟都知道，训练完之后，无论你的模型是如何导出的，最后想要使用导出的模型，可能还脱离不了yolov5框架，因为，在使用导出的模型前，yolov5对输入层和输出层都做了较多的图像处理，导致，最后要么是调用yolov5中的detect.py，要么是自己手抠输入层和输出层的算法，这里，我顺便讲解一下后者1、调用框架算法部署离线模型先声明一下，这里的算法并不是我本人抠出来的，是我的一个好兄弟同事（王阔）抠出来的，下面是由他认真细致的研究代码，最后总结出来的importosimporttimefromioimportBytesIOim