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FastDeploy中各视觉模型可支持多种后端,包括
- OpenVINO (支持Paddle/ONNX两种格式模型, 仅支持CPU上推理)
- ONNX Runtime (支持Paddle/ONNX两种格式模型, 支持CPU/GPU)
- TensorRT (支持Paddle/ONNX两种格式模型,仅支持GPU上推理)
- Paddle Inference(支持Paddle格式模型, 支持CPU/GPU)
所有模型切换后端方式均通过RuntimeOption进行切换,
Python
import fastdeploy as fd
option = fd.RuntimeOption()
# 切换使用CPU/GPU
option.use_cpu()
option.use_gpu()
# 切换不同后端
option.use_paddle_backend() # Paddle Inference
option.use_trt_backend() # TensorRT
option.use_openvino_backend() # OpenVINO
option.use_ort_backend() # ONNX Runtime
C++
fastdeploy::RuntimeOption option;
// 切换使用CPU/GPU
option.UseCpu();
option.UseGpu();
// 切换不同后端
option.UsePaddleBackend(); // Paddle Inference
option.UseTrtBackend(); // TensorRT
option.UseOpenVINOBackend(); // OpenVINO
option.UseOrtBackend(); // ONNX Runtime
具体示例可参阅FastDeploy/examples/vision
下不同模型的python或c++推理代码
更多RuntimeOption
的配置方式查阅FastDeploy API文档