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蜗牛起床学习啦 2021-07-22 17:22:29
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PaddleX的预测以及服务端Serving部署
本文档介绍了使用PaddleX进行大白菜病害图像分类的完整流程，包括数据集处理、模型选择（MobileNetV3_small）、训练、预测、模型评估和轻量级服务化部署。通过训练，模型达到了高精度，并展示了模型预测的示例。此外，还分享了如何将模型转换为PaddleHub预训练模型并进行部署，以及如何通过POST请求进行远程预测。
paddleX客户端语义分割训练，使用paddle预测库或openvino加速进行检测的详细部署步骤
本文详细介绍了在Windows10环境下，如何安装配置PaddleX可视化客户端、OpenVINO，并进行语义分割模型的训练、部署与加速。包括创建虚拟环境、安装依赖、数据集转换、模型训练、模型转换为OpenVINO格式，以及使用OpenVINO进行预测的全过程。过程中解决了可能出现的问题，如模型下载失败、yaml下载问题等。
PaddleX DCU环境OCR训练：从零构建高性能文字识别系统
本文详解在国产DCU硬件平台上基于PaddleX构建高性能OCR训练系统的方法，涵盖DCU环境配置（驱动、ROCm、PaddlePaddle DCU版、PaddleX部署）、OCR训练流程优化（数据加载、计算图融合、内存管理）、端到端流水线构建（文字检测与识别模型训练及集成），以及性能监控、故障排查和多语言/文档OCR等进阶应用，强调适配国产算力平台的全流程AI开发实践。
PaddleX DCU环境OCR模型训练深度实战指南：5大关键挑战与解决方案
本文详细阐述在DCU异构计算环境下使用PaddleX进行OCR模型训练的全流程实践，涵盖环境搭建（DCU驱动、ROCm、paddlepaddle-rocm、PaddleX OCR插件）、性能调优（数据加载、混合精度、batch_size优化）、故障排查（设备识别、CPU利用率低、训练慢）及多场景部署（文档流水线、多模态OCR、实时服务），强调DCU适配关键配置与性能监控指标。
AI医疗WEB应用开发资源包
该AI医疗WEB应用开发资源包包含基于PaddleX和Flask的后端、VUE前端的完整源代码，可助开发者快速搭建功能齐全的应用。其特性包括采用先进技术、构建稳定后端、打造优质前端及集成医疗功能。还给出使用说明和技术支持指引。
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