PaddleX多硬件使用指南¶

本文档主要针对昇腾 NPU、寒武纪 MLU、昆仑 XPU、海光DCU 硬件平台，介绍 PaddleX 使用指南。

1、安装¶

首先请您根据所属硬件平台，完成飞桨 PaddlePaddle 的安装，各硬件的飞桨安装教程如下：

欢迎您使用飞桨低代码开发工具PaddleX，在我们正式开始本地安装之前，请先明确您的开发需求，并根据您的需求选择合适的安装模式。

PaddleX为您提供了两种安装模式：Wheel包安装和插件安装，下面详细介绍这两种安装模式的应用场景和安装方法。

请使用以下命令从 GitHub 获取 PaddleX 最新源码：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git

如果访问 GitHub 网速较慢，可以从 Gitee 下载，命令如下：

git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleX.git

若您使用PaddleX的应用场景为模型推理与集成 ，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。

安装飞桨后，您可直接执行如下指令快速安装PaddleX的Wheel包：

cd PaddleX

# 安装 PaddleX whl
# -e：以可编辑模式安装，当前项目的代码更改，都会直接作用到已经安装的 PaddleX Wheel
pip install -e .

若您使用PaddleX的应用场景为二次开发 ，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。

PaddleX支持的插件如下，请您根据开发需求，确定所需的一个或多个插件名称：

插件名称	插件基本功能	插件支持产线	参考文档
PaddleClas	图像分类、特征抽取	通用图像分类产线、通用图像多标签分类产线、通用图像识别产线、文档场景信息抽取v3产线	通用图像分类产线使用教程
PaddleDetection	目标检测、实例分割	通用目标检测产线、小目标检测产线、文档场景信息抽取v3产线	通用目标检测产线使用教程
PaddleOCR	OCR（文字检测、文字识别）、表格识别、公式识别	通用OCR产线、通用表格识别产线、文档场景信息抽取v3产线	通用OCR产线使用教程
PaddleSeg	语义分割、图像异常检测	通用实例分割产线、通用语义分割产线	通用语义分割产线使用教程
PaddleTS	时序预测、时序分类、时序异常检测	时序预测产线、时序分类产线、时序异常检测产线	时序预测产线使用教程

若您需要安装的插件为PaddleXXX（可以有多个），在安装飞桨后，您可以直接执行如下指令快速安装PaddleX的对应插件：

cd PaddleX

# 安装 PaddleX whl
# -e：以可编辑模式安装，当前项目的代码更改，都会直接作用到已经安装的 PaddleX Wheel
pip install -e .

# 安装 PaddleX 插件
paddlex --install PaddleXXX

例如，您需要安装PaddleOCR、PaddleClas插件，则需要执行如下命令安装插件：

# 安装 PaddleOCR、PaddleClas 插件
paddlex --install PaddleOCR PaddleClas

若您需要安装全部插件，则无需填写具体插件名称，只需执行如下命令：

# 安装 PaddleX 全部插件
paddlex --install

插件的默认克隆源为 github.com，同时也支持 gitee.com 克隆源，您可以通过--platform 指定克隆源。

例如，您需要使用 gitee.com 克隆源安装全部PaddleX插件，只需执行如下命令：

# 安装 PaddleX 插件
paddlex --install --platform gitee.com

安装完成后，将会有如下提示：

All packages are installed.

基于昇腾 NPU、寒武纪 MLU、昆仑 XPU、海光DCU 硬件平台的 PaddleX 模型产线开发工具使用方法与 GPU 相同，只需根据所属硬件平台，修改配置设备的参数，详细的使用教程可以查阅PaddleX产线开发工具本地使用教程