FastDeploy UIE 模型 Python 部署示例：GPU、CPU版本安装依赖

发布人：shili8 发布时间：2024-12-25 20:55 阅读次数：0

**FastDeploy UIE 模型 Python 部署示例**

本文将指导您如何使用 FastDeploy 将 UIE 模型部署到 GPU 和 CPU 设备上。我们将使用 Python 作为编程语言。

### 安装依赖首先，我们需要安装必要的依赖项：

bashpip install fastdeploy torch torchvision

如果您还没有安装 PyTorch 和 Torchvision，需要额外安装：

bashpip install torch torchvision

### GPU 版本部署示例#### 步骤1：导入所需模块和加载模型

import fastdeploy as fdfrom torchvision import models# 加载预训练的 ResNet-50 模型model = models.resnet50(pretrained=True)

#### 步骤2：创建 FastDeploy 的 UIE 模型实例

# 创建 FastDeploy 的 UIE 模型实例uiemodel = fd.UIEModel(model, input_shape=(3,224,224))

#### 步骤3：部署模型到 GPU 设备上

# 部署模型到 GPU 设备上device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
uiemodel.to(device)

#### 步骤4：测试模型

# 测试模型input_tensor = torch.randn(1,3,224,224).to(device)
output = uiemodel(input_tensor)
print(output.shape)

### CPU 版本部署示例#### 步骤1：导入所需模块和加载模型

import fastdeploy as fdfrom torchvision import models# 加载预训练的 ResNet-50 模型model = models.resnet50(pretrained=True)

#### 步骤2：创建 FastDeploy 的 UIE 模型实例

# 创建 FastDeploy 的 UIE 模型实例uiemodel = fd.UIEModel(model, input_shape=(3,224,224))

#### 步骤3：部署模型到 CPU 设备上

# 部署模型到 CPU 设备上device = torch.device("cpu")
uiemodel.to(device)

#### 步骤4：测试模型

# 测试模型input_tensor = torch.randn(1,3,224,224).to(device)
output = uiemodel(input_tensor)
print(output.shape)

### 总结本文展示了如何使用 FastDeploy 将 UIE 模型部署到 GPU 和 CPU 设备上。我们通过一步步的示例代码来演示整个过程，包括模型的加载、FastDeploy 的 UIE 模型实例的创建以及模型的部署和测试。