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🔥 2024.6.27，PaddleX 3.0 Beta 开源版正式发布，支持以低代码的方式在本地端使用多种主流硬件进行产线和模型开发。

🔥 2024.3.25，PaddleX 3.0 云端发布，支持在 AI Studio 星河社区 以零代码的方式【创建产线】使用。

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🔠 模型产线说明¶

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。

📊 能力支持¶

PaddleX的各个产线均支持本地快速推理，部分模型支持在AI Studio星河社区上进行在线体验，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/服务化部署/端侧部署，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产线使用概览或各产线使用教程。

此外，PaddleX在AI Studio星河社区为开发者提供了基于云端图形化开发界面的全流程开发工具, 点击【创建产线】，选择对应的任务场景和模型产线，就可以开启全流程开发。详细请参考教程《零门槛开发产业级AI模型》

模型产线

在线体验

快速推理

高性能推理

服务化部署

端侧部署

二次开发

星河零代码产线

通用OCR

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文档场景信息抽取v3

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通用表格识别

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通用目标检测

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通用实例分割

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通用图像分类

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通用语义分割

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时序预测

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时序异常检测

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时序分类

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小目标检测

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图像多标签分类

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图像异常检测

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通用版面解析

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公式识别

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印章文本识别

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通用图像识别

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行人属性识别

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车辆属性识别

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人脸识别

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Tip

以上功能均基于 GPU/CPU 实现。PaddleX 还可在昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等主流硬件上进行快速推理和二次开发。下表详细列出了模型产线的支持情况，具体支持的模型列表请参阅模型列表(昆仑芯XPU)/模型列表(昇腾NPU)/模型列表(寒武纪MLU)/模型列表(海光DCU)。我们正在适配更多的模型，并在主流硬件上推动高性能和服务化部署的实施。

🔥🔥 国产化硬件能力支持

模型产线

昇腾 910B

昆仑芯 R200/R300

寒武纪 MLU370X8

海光 Z100

通用OCR

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通用表格识别

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通用目标检测

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通用实例分割

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通用图像分类

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通用语义分割

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时序预测

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时序异常检测

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时序分类

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💬 Discussion¶

我们非常欢迎并鼓励社区成员在 Discussions 板块中提出问题、分享想法和反馈。无论您是想要报告一个 bug、讨论一个功能请求、寻求帮助还是仅仅想要了解项目的最新动态，这里都是一个绝佳的平台。

2024年11月27日

2024年11月27日

changdazhou

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