网站关键词策略,怎样建一个个人网站,下载wordpress低版本,淘宝代运营公司一般怎么收费的AI时代到来#xff0c;各行各业都在追求细分领域垂直类深度学习模型#xff0c;今天给大家介绍一个PaddlePaddle旗下#xff0c;基于PaddleX Pipeline 来完成印章识别的模型“seal_recognition”。 官方地址#xff1a;https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/relea…AI时代到来各行各业都在追求细分领域垂直类深度学习模型今天给大家介绍一个PaddlePaddle旗下基于PaddleX Pipeline 来完成印章识别的模型“seal_recognition”。 官方地址https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/ocr_pipelines/seal_recognition.md
下面开始在本地使用PaddleX
一、安装Python: 推荐使用conda可选。 Python版本3.8.19推荐版本。 二、安装CUDA 无论运行pytorch、tensflow还是paddlepaddle等深度学习框架均推荐在GPU上进行推理。若要使用GPU进行推理请在安装CUDA前提前更新好本机的显卡驱动。 CUDA版本11.8推荐 CUDA参考地址https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive 三、安装PaddlePaddle 既然我们想使用PaddlePaddle深度学习框架旗下的Pipeline那肯定要提前安装好PaddlePaddle深度学习框架。 PaddlePaddle版本3.0.0-beta2 PaddlePaddle参考地址飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台 至此我们的基础环境已经安装完成接下来就可以开始进行使用Pipeline了。
四、获取PaddleX PaddleX是什么引用官方介绍 PaddleX 3.0 是基于飞桨框架构建的低代码开发工具它集成了众多开箱即用的预训练模型可以实现模型从训练到推理的全流程开发支持国内外多款主流硬件助力AI 开发者进行产业实践。 模型丰富一键调用将覆盖文本图像智能分析、OCR、目标检测、时序预测等多个关键领域的 200 飞桨模型整合为 19 条模型产线通过极简的 Python API 一键调用快速体验模型效果。同时支持 20 单功能模块方便开发者进行模型组合使用。 官方地址GitHub - PaddlePaddle/PaddleX: All-in-One Development Tool based on PaddlePaddle飞桨低代码开发工具 简单来说就是PaddlePaddle研发出来的一套开箱即用产品的底座安装了PaddleX后就可以通过几行命令来完成不同的任务比如几行命令完成目标检测几行命令完成文字识别等。 安装PaddleX的几种方式 一、Wheel包安装模式 若你只是希望快速完成模型的推理和集成那么推荐您使用更便捷、更轻量的Wheel包安装模式。快速安装轻量级的Wheel包之后您即可基于PaddleX支持的所有模型进行推理并能直接集成进您的项目中。 pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0b1-py3-none-any.whl 二、插件安装模式 若您使用PaddleX的应用场景为二次开发 例如重新训练模型、微调模型、自定义模型结构、自定义推理代码等那么推荐您使用功能更加强大的插件安装模式。 安装您需要的PaddleX插件之后您不仅同样能够对插件支持的模型进行推理与集成还可以对其进行模型训练等二次开发更高级的操作。 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git cd PaddleX pip install -e . paddlex --install PaddleXXX # 例如PaddleOCR 五、基于PaddleX安装第一个插件PaddleOCR paddlex --install PaddleOCR 六、几行代码完成快速推理调用文心一言大模型、默认不可修改需要Access_token,按需付费。 若无需大语言模型看查看第七条推理方式
from paddlex import create_pipelinepipeline create_pipeline(pipelinePP-ChatOCRv3-doc,llm_nameernie-3.5,llm_params{api_type: qianfan, ak: , sk: } # 使用千帆接口请填入您的ak与sk否则无法调用大模型# llm_params{api_type: aistudio, access_token: } # 或者使用AIStudio接口请填入您的access_token否则无法调用大模型)visual_result, visual_info pipeline.visual_predict(https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/PaddleX3.0/doc_images/practical_tutorial/PP-ChatOCRv3_doc_seal/test.png)for res in visual_result:res.save_to_img(./output)res.save_to_html(./output)res.save_to_xlsx(./output)vector pipeline.build_vector(visual_infovisual_info)chat_result pipeline.chat(key_list[印章名称],visual_infovisual_info,vectorvector,)chat_result.print()
七、几行代码完成快速推理无需大预言模型支持本地化部署 from paddlex import create_pipelinepipeline create_pipeline(pipelineseal_recognition)output pipeline.predict(./test_images/1387.jpg)for res in output:res.print() ## 打印预测的结构化输出res.save_to_img(./output_images/) ## 保存可视化结果
八、查看结果 写在最后下一章节完成印章识别“seal_recognition”模型的微调与训练。
