+*** + **【更新说明】** 我们在新开源项目FastDeploy里面，基于Triton Inference Server，集成FastDeploy Runtime(包括Paddle Inference、ONNX Runtime、TensorRT以及OpenVINO等)，可支持飞桨模型的高性能服务化部署，对服务化部署有需求的开发者，可以参考如下文档进行使用，有任何问题，欢迎在FastDeploy开源项目里通过issue反馈。 - [FastDeploy服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/serving/README_CN.md) -*** - Paddle Serving 依托深度学习框架 PaddlePaddle 旨在帮助深度学习开发者和企业提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案，和多种经典预训练模型示例。核心特性如下： - 集成高性能服务端推理引擎 [Paddle Inference](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/product_introduction/inference_intro.html) 和端侧引擎 [Paddle Lite](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/introduction/tech_highlights.html)，其他机器学习平台（Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch）可通过 [x2paddle](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle) 工具迁移模型