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AmberC0209 authored and TingquanGao committed Oct 25, 2024
1 parent d7975e7 commit 4164c95
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Showing 2 changed files with 4 additions and 4 deletions.
4 changes: 2 additions & 2 deletions docs/paddlex/overview.md
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* 🎨 **模型丰富一键调用**:将通用语义分割和图像异常检测涉及的**19个模型**整合为2条模型产线,通过极简的**Python API一键调用**,快速体验模型效果。此外,同一套API,也支持图像分类、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**200+模型**,形成20+单功能模块,方便开发者进行**模型组合使用**

* 🚀 **提高效率降低门槛**:提供基于**统一命令****图形界面**两种方式,实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外,对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等,进行模型开发时,都可以**无缝切换**
* 🚀 **提高效率降低门槛**:提供基于**统一命令****图形界面**两种方式,实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能推理、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外,对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等,进行模型开发时,都可以**无缝切换**

>**说明**:PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程,其中包含能够独立完成某类任务的单模型(单功能模块)组合。
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## 2. 图像分割相关能力支持

PaddleX中图像分割相关的2条产线均支持本地**快速推理**,部分产线支持**在线体验**,您可以快速体验各个产线的预训练模型效果,如果您对产线的预训练模型效果满意,可以直接对产线进行[高性能部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_deploy.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/lite_deploy.md),如果不满意,您也可以使用产线的**二次开发**能力,提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。
PaddleX中图像分割相关的2条产线均支持本地**快速推理**,部分产线支持**在线体验**,您可以快速体验各个产线的预训练模型效果,如果您对产线的预训练模型效果满意,可以直接对产线进行[高性能推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_inference.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/edge_deploy.md),如果不满意,您也可以使用产线的**二次开发**能力,提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。

此外,PaddleX为开发者提供了基于[云端图形化开发界面](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine)的全流程开发工具, 详细请参考[教程《零门槛开发产业级AI模型》](https://aistudio.baidu.com/practical/introduce/546656605663301)

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4 changes: 2 additions & 2 deletions docs/paddlex/quick_start.md
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Expand Up @@ -67,7 +67,7 @@ paddlex --pipeline semantic_segmentation --input https://paddle-model-ecology.bj

### 📝 Python脚本使用

几行代码即可完成产线的快速推理,图像异常检测的Python示例代码如下:
使用 [测试文件](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/uad_grid.png),并将 `predict()`的参数替换为本地路径,几行代码即可完成产线的快速推理,图像异常检测的Python示例代码如下:
```python
from paddlex import create_pipeline

Expand All @@ -88,7 +88,7 @@ for res in output:
运行后,得到的结果为:

```
{'img_path': '/root/.paddlex/predict_input/uad_grid.png'}
{'input_path': 'uad_grid.png'}
```
![](https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/image_anomaly_detection/02.png)

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