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@AmberC0209
AmberC0209 committed Sep 27, 2024
1 parent 758ed4a commit 94f7e49
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Showing 2 changed files with 144 additions and 59 deletions.
201 changes: 143 additions & 58 deletions paddlex/quick_start/index.html
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<li class="md-nav__item">
<a href="#_1" class="md-nav__link">
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⏭️ 快速开始
🌐 在线体验
</span>
</a>

<nav class="md-nav" aria-label="⏭️ 快速开始">
</li>

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<a href="#_2" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
🚀 本地快速开始
</span>
</a>

<nav class="md-nav" aria-label="🚀 本地快速开始">
<ul class="md-nav__list">

<li class="md-nav__item">
<a href="#_2" class="md-nav__link">
<a href="#_3" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
🛠️ 安装
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<li class="md-nav__item">
<a href="#_3" class="md-nav__link">
<a href="#_4" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
💻 命令行使用
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</li>

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<a href="#_5" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
🌟 更多
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</ul>
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<li class="md-nav__item">
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⏭️ 快速开始
🌐 在线体验
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</li>

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🚀 本地快速开始
</span>
</a>

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<span class="md-ellipsis">
🛠️ 安装
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<a href="#_3" class="md-nav__link">
<a href="#_4" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
💻 命令行使用
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</ul>
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</li>

<li class="md-nav__item">
<a href="#_5" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
🌟 更多
</span>
</a>

</li>

</ul>
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<h1 id="paddlex">PaddleX快速开始<a class="headerlink" href="#paddlex" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<p>PaddleX的各个产线均支持<strong>在线体验</strong>和本地<strong>快速推理</strong>，您可以快速体验各个产线的预训练效果，如果您对产线的预训练效果满意，可以直接对产线进行<a href="/docs/paddlex/pipeline_deploy/high_performance_deploy.md">高性能部署</a>/<a href="../pipeline_deploy/service_deploy/">服务化部署</a>/<a href="../pipeline_deploy/lite_deploy/">端侧部署</a>，如果不满意，您也可以对产线进行<strong>二次开发</strong>提升产线效果。完整的产线开发流程请参考<a href="../pipeline_usage/pipeline_develop_guide/">PaddleX产线开发工具本地使用教程</a>。</p>
<p>此外，PaddleX为开发者提供了基于<a href="https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine">云端图形化开发界面</a>的全流程高效模型训练与部署工具。开发者<strong>无需代码开发</strong>，只需要准备符合产线要求的数据集即可<strong>快速启动模型训练</strong>,详细请参考<a href="https://aistudio.baidu.com/practical/introduce/546656605663301">教程《零门槛开发产业级AI模型》</a></p>
<h2 id="_1">⏭️ 快速开始<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h3 id="_2">🛠️ 安装<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<h2 id="_1">🌐 在线体验<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>PaddleX为开发者提供了基于<a href="https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine">云端图形化开发界面</a>的全流程高效模型训练与部署工具。开发者<strong>无需代码开发</strong>，只需要准备符合产线要求的数据集即可<strong>快速启动模型训练</strong>,详细请参考<a href="https://aistudio.baidu.com/practical/introduce/546656605663301">教程《零门槛开发产业级AI模型》</a></p>
<p>PaddleX中OCR相关的产线的在线体验链接如下：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>产线名称</th>
<th>体验链接</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>通用OCR产线</td>
<td>https://aistudio.baidu.com/community/app/91660/webUI?source=appMineRecent</td>
</tr>
<tr>
<td>通用表格识别产线</td>
<td>https://aistudio.baidu.com/community/app/91661?source=appMineRecent</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-ChatOCRv3</td>
<td>https://aistudio.baidu.com/community/app/182491/webUI</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 id="_2">🚀 本地快速开始<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h3 id="_3">🛠️ 安装<a class="headerlink" href="#_3" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<blockquote>
<p>❗安装PaddleX前请先确保您有基础的Python运行环境，如果您还未安装Python环境，可以参考<a href="../installation/">运行环境准备</a>进行安装</p>
</blockquote>
Expand All @@ -5576,36 +5635,43 @@ <h3 id="_2">🛠️ 安装<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link
</span><span id="__span-0-5"><a id="__codelineno-0-5" name="__codelineno-0-5" href="#__codelineno-0-5"></a>...
</span></code></pre></div>
<p>更多安装方式参考<a href="../installation/">PaddleX安装教程</a></p>
<h3 id="_3">💻 命令行使用<a class="headerlink" href="#_3" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<h3 id="_4">💻 命令行使用<a class="headerlink" href="#_4" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p>一行命令即可快速体验产线效果，以通用OCR产线为例：
<div class="language-bash highlight"><pre><span></span><code><span id="__span-1-1"><a id="__codelineno-1-1" name="__codelineno-1-1" href="#__codelineno-1-1"></a>paddlex<span class="w"> </span>--pipeline<span class="w"> </span>image_classification<span class="w"> </span>--input<span class="w"> </span>https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/garbage_demo.png<span class="w"> </span>--device<span class="w"> </span>gpu:0
</span></code></pre></div></p>
<p>只需指定三个参数：
* <code>pipeline</code>：产线名称
* <code>input</code>：待处理的输入图片的本地路径或URL
* <code>device</code>: 使用的GPU序号（例如<code>gpu:0</code>表示使用第0块GPU），也可选择使用CPU（<code>cpu</code>）</p>
<p>只需指定三个参数：</p>
<ul>
<li><code>pipeline</code>：产线名称</li>
<li><code>input</code>：待处理的输入图片的本地路径或URL</li>
<li><code>device</code>: 使用的GPU序号（例如<code>gpu:0</code>表示使用第0块GPU），也可选择使用CPU（<code>cpu</code>）</li>
</ul>
<p>其他产线的命令行使用，只需将<code>pipeline</code>参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的参数名称及详细的使用解释：</p>
<details>
<summary>👉 更多产线的命令行使用</summary>

| 产线名称 | 对应参数 | 详细说明 |
|----------|----------------------|------|
| 通用OCR产线 | `OCR` | [通用OCR产线命令行使用说明](./pipeline_usage/OCR.md#221-命令行方式体验) |
| | | |
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</details>

<table>
<thead>
<tr>
<th>产线名称</th>
<th>对应参数</th>
<th>详细说明</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>通用OCR产线</td>
<td><code>OCR</code></td>
<td><a href="../pipeline_usage/OCR/#221-命令行方式体验">通用OCR产线命令行使用说明</a></td>
</tr>
<tr>
<td>通用表格识别产线</td>
<td><code>table_recognition</code></td>
<td><a href="./pipeline_usage/table_recognition">通用表格识别产线命令行使用说明</a></td>
</tr>
<tr>
<td>文档场景信息抽取v3产线</td>
<td><code>pp_chatocrv3</code></td>
<td><a href="./pipeline_usage/document_scene_information_extraction">文档场景信息抽取v3产线命令行使用说明</a></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="python">📝 Python脚本使用<a class="headerlink" href="#python" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p>几行代码即可完成产线的快速推理，以通用OCR产线为例：
<div class="language-python highlight"><pre><span></span><code><span id="__span-2-1"><a id="__codelineno-2-1" name="__codelineno-2-1" href="#__codelineno-2-1"></a><span class="kn">from</span> <span class="nn">paddlex</span> <span class="kn">import</span> <span class="n">create_pipeline</span>
Expand All @@ -5626,26 +5692,45 @@ <h3 id="python">📝 Python脚本使用<a class="headerlink" href="#python" titl
<li>对预测结果进行处理</li>
</ul>
<p>其他产线的Python脚本使用，只需将<code>create_pipeline()</code>方法的<code>pipeline</code>参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的参数名称及详细的使用解释：</p>
<details>
<summary>👉 更多产线的Python脚本使用</summary>

| 产线名称 | 对应参数 | 详细说明 |
|----------|----------------------|------|
| 通用OCR产线 | `OCR` | [通用OCR产线Python脚本使用说明](./pipeline_usage/OCR.md#222-python脚本方式集成) |
| | | |
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</details>
<table>
<thead>
<tr>
<th>产线名称</th>
<th>对应参数</th>
<th>详细说明</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>通用OCR产线</td>
<td><code>OCR</code></td>
<td><a href="../pipeline_usage/OCR/#221-命令行方式体验">通用OCR产线命令行使用说明</a></td>
</tr>
<tr>
<td>通用表格识别产线</td>
<td><code>table_recognition</code></td>
<td><a href="./pipeline_usage/table_recognition">通用表格识别产线Python脚本使用说明</a></td>
</tr>
<tr>
<td>文档场景信息抽取v3产线</td>
<td><code>pp_chatocrv3</code></td>
<td><a href="./pipeline_usage/document_scene_information_extraction">文档场景信息抽取v3产线Python脚本使用说明</a></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 id="_5">🌟 更多<a class="headerlink" href="#_5" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>PaddleX的各个产线均支持<strong>在线体验</strong>和本地<strong>快速推理</strong>，您可以快速体验各个产线的预训练效果，如果您对产线的预训练效果满意，可以直接对产线进行<a href="../pipeline_deploy/high_performance_deploy/">高性能部署</a>/<a href="../pipeline_deploy/service_deploy/">服务化部署</a>/<a href="../pipeline_deploy/lite_deploy/">端侧部署</a>，如果不满意，您也可以对产线进行<strong>二次开发</strong>提升产线效果。完整的产线开发流程请参考<a href="../pipeline_usage/pipeline_develop_guide/">PaddleX产线开发工具本地使用教程</a>。</p>
<p>此外，PaddleX为OCR相关的每个产线和单功能模块都提供了详细的开发教程，您可以根据需要选择对应的产线或模块进行开发：</p>
<ul>
<li><a href="../pipeline_usage/OCR/">通用OCR产线使用教程</a></li>
<li><a href="../pipeline_usage/table_recognition/">通用表格识别产线使用教程</a></li>
<li><a href="../pipeline_usage/document_scene_information_extraction/">PP-ChatOCRv3产线使用教程</a></li>
<li><a href="../module_usage/text_detection/">文本检测模块使用教程</a></li>
<li><a href="../module_usage/text_recognition/">文本识别模块使用教程</a></li>
<li><a href="../module_usage/table_structure_recognition/">表格结构识别模块使用教程</a></li>
<li><a href="../module_usage/layout_detection/">版面区域定位模块使用教程</a></li>
<li><a href="../module_usage/curved_text_detection/">弯曲文本检测模块使用教程</a></li>
</ul>



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