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FastDeploy模型、硬件支持计划 #6

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leiqing1 opened this issue Jun 30, 2022 · 46 comments
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FastDeploy模型、硬件支持计划 #6

leiqing1 opened this issue Jun 30, 2022 · 46 comments

Comments

@leiqing1
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leiqing1 commented Jun 30, 2022

模型 (CV、NLP、Speech、Cross-modal)

  • PP-Tracking(Doing)
  • Robust Video Matting(Doing)

平台& 硬件 (云、边、端)

  • Android ARM CPU
    • Picodet(Doing)
    • PaddleClas(Doing)
  • RKNN2
    • YOLOv5(Doing)

如果你希望FastDeploy支持新的AI模型/新硬件,或与FastDeploy共建生态,欢迎提供如下信息我们:

  1. 硬件型号:例如: 晶晨A311D
  2. 操作系统:例如:Linux
  3. 网络名称:例如:PP-PicoDet
  4. 模型链接:例如:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/configs/picodet 
  5. 详细描述:例如:希望将PP-PicoDet-M模型用到自己车辆检测场景中实现服务化部署,但是对算法前后处理不理解,部署困难。
  6. 联系方式:leiqing@baidu.com
@leiqing1 leiqing1 pinned this issue Jun 30, 2022
@datalee
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datalee commented Oct 9, 2022

这个只是针对图像类的模型吗?
NLP类的能用不?

@jiangjiajun
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jiangjiajun commented Oct 14, 2022

@datalee 可以,目前已经有UIE。 PaddleNLP的所有部署之后都会由FastDeploy来支持哈

@jiangjiajun
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jiangjiajun commented Oct 14, 2022

#369 PP-ShiTu模型

@jiangjiajun
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jiangjiajun commented Oct 14, 2022

@jiangjiajun
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jiangjiajun commented Oct 14, 2022

#358 3D目标检测模型

@jiangjiajun
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jiangjiajun commented Oct 14, 2022

@jiangjiajun jiangjiajun changed the title 新模型/新硬件需求收集 FastDeploy模型、硬件支持计划 Oct 14, 2022
@dachengai
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mnn 或ncnn 计划支持么,非常期待

@jiangjiajun
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jiangjiajun commented Oct 16, 2022

#373 PPTracking已经支持

@datalee
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datalee commented Oct 18, 2022

@datalee 可以,目前已经有UIE。 PaddleNLP的所有部署之后都会由FastDeploy来支持哈

有对比过和onnx之间的性能差异吗?

@KRuok
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KRuok commented Oct 25, 2022

请问大佬有对tracking模型和像pphuman 这样的action识别流程的支持计划吗

@jiangjiajun
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#465 YOLOv5-seg

@wzy123456wzy
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有没有支持windows 32?

@jiangjiajun
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mnn 或ncnn 计划支持么,非常期待

如果有外部开发者有兴趣来做这个事的话,我可以帮忙一起Review和说明如何集成

@jiangjiajun
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Tracking已经集成支持

@jiangjiajun
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有没有支持windows 32?

现在都基本是Windows x64了呢,你在什么场景下还依赖windows 32呢

@acgcc12
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acgcc12 commented Nov 30, 2022

paddlex 训练的模型能通过这个部署嘛

@jiangjiajun
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paddlex 训练的模型能通过这个部署嘛

正在支持中

@monkeycc
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paddleX 期待

@dwdcth
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dwdcth commented Dec 13, 2022

paddleX 期待 +1

@trefoil0219
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硬件型号:Nvidia T4
操作系统:Linux

需求描述:希望FastDeploy支持nvidia gpu的硬解和推流

@liutingxi
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硬件型号:RK3588
操作系统:Linux
网络名称:PP-TinyPose
模型链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/keypoint/tiny_pose

@jiangjiajun
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硬件型号:Nvidia T4 操作系统:Linux

需求描述:希望FastDeploy支持nvidia gpu的硬解和推流

@wang-xinyu

@wang-xinyu
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@populustremble FastDeploy Streamer已经有相应的支持,可参考https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/streamer

硬件型号:Nvidia T4 操作系统:Linux

需求描述:希望FastDeploy支持nvidia gpu的硬解和推流

@trefoil0219
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@populustremble FastDeploy Streamer已经有相应的支持,可参考https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/streamer

硬件型号:Nvidia T4 操作系统:Linux
需求描述:希望FastDeploy支持nvidia gpu的硬解和推流

这部分功能有计划实现python的api吗

@wang-xinyu
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@populustremble 有计划,预计3月底之前会有python API

@qiulongquan
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硬件型号:Nvidia Jetson nano b01 4G
操作系统:Linux(ubuntu)

需求描述:希望FastDeploy支持在nvidia jetson nano上面进行脸部检测的trt部署,现在根据我测试的结果 yolov7face retinaface 模型还不能在nano上面实现trt加速预测功能

@trefoil0219
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硬件型号:Nvidia T4
操作系统:Linux

需求描述:strongsort、ocsort、bytetrack、botsort 模型支持

@Amy234543
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硬件型号:nvidia-smi A40 和A100
操作系统:Linux
模型:paddle的mbart模型
需要mbart模型部署翻译服务接口

@sunzhaoyang
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@apexg
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apexg commented Mar 14, 2023

硬件型号:昇腾310
操作系统:linux aarch64
网络名称:uie
模型链接:
详细描述:希望将uie模型用到行业的文本信息抽取中,但cpu推理太慢了,期待使用昇腾加速卡进行推理,现在无法部署。
联系方式:18620401618

@leiqing1
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@leiqing1

现在支持的1684X,因为算能那边在升级工具链,再过一个Q,计划1684也会完备MLIR工具,届时FastDeploy里面的适配工作就可以直接在1684上支持啦。

@cumthxy
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cumthxy commented Apr 27, 2023

KIE模型有支持计划么

@bigbeef
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bigbeef commented Apr 27, 2023

GTX750Ti

@WilliamQf-AI
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有没有文档矫正的功能

@qiulongquan
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请问 我们需要PPHGNet samll版 分类模型 的rknn模型转换支持,尝试使用现在公开的 ResNet50_vd
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/classification/paddleclas/rockchip/rknpu2)
但是转换成rknn模型后运行 infer.py 发生报错。
1.请问现在是不是还没有支持PPHGNet模型
2.什么时候可以支持
3.现阶段通过其他方式 是否可以实现PPHGNet模型的rknn模型转换并正常输出预测结果

@121786404
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@datalee 可以,目前已经有UIE。 PaddleNLP的所有部署之后都会由FastDeploy来支持哈

NLP模型支持的好少,未来会支持更多的大模型吗?不只是PaddleNLP的。

@SunYanCN
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支持GPT2 #2051

@ijiami-01
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BM1684期待有更好的支持,现在使用examples目录下的YOLOV5的cpp推理,会卡住不动,下面是执行日志。
@BM1684-180:/fastdeploy/examples/vision/detection/yolov5/sophgo/cpp/build$ ./infer_demo ../model 000000014439.jpg
[BMRT][bmcpu_setup:351] INFO:cpu_lib 'libbmcpu.so' is loaded.
bmcpu init: skip cpu_user_defined
open usercpu.so, init user_cpu_init
[BMRT][load_bmodel:1027] INFO:Loading bmodel from [../model/yolov5s_1684x_f32.bmodel]. Thanks for your patience...
[BMRT][load_bmodel:991] INFO:pre net num: 0, load net num: 1
[INFO] fastdeploy/runtime/runtime.cc(367)::CreateSophgoNPUBackend Runtime initialized with Backend::SOPHGO in Device::SOPHGOTPUD.

@monkeycc
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YOLOv8
Classification Segmentation KeyPoint
什么时候能支持

@nefusmzj
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硬件型号:Intel J1900、Celeon系列
操作系统:Linux
网络名称:PPOCRV3、paddleseg-DeeplabV3
详细描述:我们希望将OCR和分割能力,安装在工控机中,目前主流低功耗工控机所使用的atom、赛扬等低端intel处理器,均不支持AVX指令集。

实测发现paddleserving部署OCR,因为无AVX指令因此失败。

请问FastDeploy是否支持无AVX的intel CPU,若不支持,是否有支持计划。

@jiangjiajun
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硬件型号:Intel J1900、Celeon系列 操作系统:Linux 网络名称:PPOCRV3、paddleseg-DeeplabV3 详细描述:我们希望将OCR和分割能力,安装在工控机中,目前主流低功耗工控机所使用的atom、赛扬等低端intel处理器,均不支持AVX指令集。

实测发现paddleserving部署OCR,因为无AVX指令因此失败。

请问FastDeploy是否支持无AVX的intel CPU,若不支持,是否有支持计划。

目前需要avx指令的应该是Paddle Inference后端。可以自行编译FastDeploy,仅集成ONNXRuntime推理后端即可。

@lrp123456
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lrp123456 commented Sep 6, 2023

swin transformer模型是否有计划支持
硬件:CPU、GPU
操作系统:Linux Windows
网络名称:faster rcnn(swin)
模型链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.6/configs/faster_rcnn/_base_/faster_rcnn_swin_tiny_fpn.yml

@nine-city
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支持paddlespeech吗
硬件:CPU、GPU(T4和3080)
操作系统:Linux Windows
模型链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/released_model.md

@monkeycc
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PP-YOLOE-R
硬件:CPU、GPU
操作系统:Linux Windows
模型链接: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.7/configs/rotate/ppyoloe_r

旋转框,是否能支持

@weida008
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硬件型号:RTX4070
操作系统:Linux
网络名称:PP-PicoDet

@jiangjiajun jiangjiajun unpinned this issue Jan 7, 2024
@lqsweet
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lqsweet commented Feb 19, 2024

硬件型号:RK3588
操作系统:linux
网络名称:PP-YOLOE-R
模型链接: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.7/configs/rotate/ppyoloe_r
详细描述:自己移值的不能正确预测角度

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