FastDeploy | Туториал

Fast Deploy - это инструмент от PaddlePaddle, предназначенный для быстрого и легкого развертывания моделей глубокого обучения в производстве. Он обеспечивает высокую производительность для вывода (inference) моделей с удобным API.

Начало работы

Прежде всего, удостоверься, что у тебя установлены все необходимые зависимости:

- Python
- PaddlePaddle
- CMake (для сборки из исходников)

Установка

Fast Deploy можно установить несколькими способами:

Установка с помощью pip

```sh
pip install fastdeploy-python
```

Сборка из исходников

```sh
git clone https://github.com/paddlepaddle/fastdeploy.git
cd fastdeploy
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j
make install
```

Использование Fast Deploy

Для использования Fast Deploy тебе нужно будет выполнить следующие шаги:

Шаг 1: Подготовка модели

Допустим, ты хочешь развернуть модель обнаружения объектов. Сначала тебе нужно будет сохранить свою модель в формате, совместимом с Fast Deploy (например, ONNX, PaddlePaddle, TensorFlow).

Шаг 2: Инициализация модели

```python
from fastdeploy.vision import ObjectDetection

# Путь к файлу модели и файлу конфигурации
model_file = 'path/to/your/model.onnx'
config_file = 'path/to/your/config.yml'

# Инициализация модели
model = ObjectDetection(model_file, config_file)
```

Шаг 3: Загрузка изображения и выполнение вывода

```python
from fastdeploy.vision import Image

# Загрузка изображения
image = Image('path/to/your/image.jpg')

# Выполнение вывода модели
result = model.predict(image)
```

Шаг 4: Обработка результатов

```python
# Вывод результатов обнаружения объектов
for obj in result:
    print(f"Object: {obj.category}, Confidence: {obj.score}, Bounding box: {obj.rect}")
```

Вывод в продакшн

Для интеграции Fast Deploy в производственную среду можно использовать следующие варианты:

- REST API, используя веб-серверы, такие как Flask или FastAPI.
- RPC-сервисы с использованием gRPC или Apache Thrift.
- Публикация модели как микросервиса в Docker или Kubernetes.

Заключение

Fast Deploy - это мощный инструмент, который значительно упрощает процесс развертывания моделей глубокого обучения. Благодаря его простоте и гибкости разработчики могут сосредоточиться на создании качественных решений машинного обучения, не беспокоясь о сложностях, связанных с интеграцией и выводом моделей в производство.