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快速开始

说明：

  • 飞桨一站式全流程开发工具PaddleX，依托于PaddleTS的先进技术，支持了时序分析领域的一站式全流程开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
  • PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供时序分析相关产线的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考PaddleTS一站式全流程开发中相关章节。

🛠️ 安装

❗安装PaddleX前请先确保您有基础的Python运行环境。

  • 安装PaddlePaddle
# cpu
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 11.8 的机器环境
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 12.3 的机器环境
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/

❗ 更多飞桨 Wheel 版本请参考飞桨官网。

  • 安装PaddleX
pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0b1-py3-none-any.whl

❗ 更多安装方式参考PaddleX安装教程

💻 命令行使用

一行命令即可快速体验产线效果，统一的命令行格式为：

paddlex --pipeline [产线名称] --input [输入图片] --device [运行设备]

只需指定三个参数：

  • pipeline：产线名称
  • input：待处理的输入图片的本地路径或URL
  • device: 使用的GPU序号（例如gpu:0表示使用第0块GPU），也可选择使用CPU（cpu）

以时序预测产线为例：

paddlex --pipeline ts_fc --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/ts/demo_ts/ts_fc.csv --device gpu:0

运行后，得到的结果为：

{'ts_path': '/root/.paddlex/predict_input/ts_fc.csv', 'forecast':                            OT
date  
2018-06-26 20:00:00  9.586131
2018-06-26 21:00:00  9.379762
2018-06-26 22:00:00  9.252275
2018-06-26 23:00:00  9.249993
2018-06-27 00:00:00  9.164998
...                       ...
2018-06-30 15:00:00  8.830340
2018-06-30 16:00:00  9.291553
2018-06-30 17:00:00  9.097666
2018-06-30 18:00:00  8.905430
2018-06-30 19:00:00  8.993793

[96 rows x 1 columns]}

其他产线的命令行使用，只需将pipeline参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的命令：

产线名称 使用命令
通用时序预测 paddlex --pipeline ts_fc --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/ts/demo_ts/ts_fc.csv --device gpu:0
通用时序异常检测 paddlex --pipeline ts_ad --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/ts/demo_ts/ts_ad.cs --device gpu:0
通用时序分类 paddlex --pipeline ts_cls --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/ts/demo_ts/ts_cls.csv --device gpu:0

📝 Python脚本使用

几行代码即可完成产线的快速推理，以时序分类产线为例：

from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="ts_cls")

output = pipeline.predict("ts_cls.csv")
for res in output:
    res.print() ## 打印预测的结构化输出
    res.save_to_csv("./output/") ## 保存csv格式结果

运行后得到的结果为：

{'ts_path': '/root/.paddlex/predict_input/ts_cls.csv', 'classification':         classid     score
sample  
0             0  0.617688}

执行了如下几个步骤：

  • create_pipeline() 实例化产线对象
  • 传入图片并调用产线对象的predict 方法进行推理预测
  • 对预测结果进行处理

其他产线的Python脚本使用，只需将create_pipeline()方法的pipeline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：

产线名称 对应参数 详细说明
通用时序预测 ts_fc 通用时序预测产线Python脚本使用说明
通用时序异常检测 ts_ad 通用时序异常检测产线Python脚本使用说明
通用时序分类 ts_cls 通用时序分类产线Python脚本使用说明