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change all-in-one to low-code #532

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2 changes: 1 addition & 1 deletion README.md
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Expand Up @@ -32,7 +32,7 @@ PaddleTS 是一个易用的深度时序建模的Python库,它基于飞桨深

📣 **近期更新**

* 🔥 飞桨一站式全流程开发工具PaddleX,依托于PaddleTS的先进技术,支持时序分析领域的一站式全流程开发能力
* 🔥 飞桨低代码全流程开发工具PaddleX,依托于PaddleTS的先进技术,支持时序分析领域的低代码全流程开发能力
* 🎨 [**模型丰富一键调用**](docs/paddlex/quick_start.md):将时序预测、时序异常检测和时序分类涉及的**13个模型**整合为3条模型产线,通过极简的**Python API一键调用**,快速体验模型效果。此外,同一套API,也支持图像分类、图像分割、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR等共计**200+模型**,形成20+单功能模块,方便开发者进行**模型组合使用**。
* 🚀 [**提高效率降低门槛**](docs/paddlex/overview.md):提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式,实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外,对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等,进行模型开发时,都可以**无缝切换**。

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2 changes: 1 addition & 1 deletion README_cn.md
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Expand Up @@ -32,7 +32,7 @@ PaddleTS 是一个易用的深度时序建模的Python库,它基于飞桨深

📣 **近期更新**

* 🔥 飞桨一站式全流程开发工具PaddleX,依托于PaddleTS的先进技术,支持时序分析领域的一站式全流程开发能力
* 🔥 飞桨低代码全流程开发工具PaddleX,依托于PaddleTS的先进技术,支持时序分析领域的低代码全流程开发能力
* 🎨 [**模型丰富一键调用**](docs/paddlex/quick_start.md):将时序预测、时序异常检测和时序分类涉及的**13个模型**整合为3条模型产线,通过极简的**Python API一键调用**,快速体验模型效果。此外,同一套API,也支持图像分类、图像分割、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR等共计**200+模型**,形成20+单功能模块,方便开发者进行**模型组合使用**。
* 🚀 [**提高效率降低门槛**](docs/paddlex/overview.md):提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式,实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外,对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等,进行模型开发时,都可以**无缝切换**。

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13 changes: 7 additions & 6 deletions docs/paddlex/overview.md
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@@ -1,15 +1,16 @@

## 目录
- [一站式全流程开发简介](#1)
- [时序分析相关能力支持](#2)
- [时序分析相关模型产线列表和教程](#3)
- [时序分析相关单功能模块列表和教程](#4)
- [目录](#目录)
- [1. 低代码全流程开发简介](#1-低代码全流程开发简介)
- [2. 时序分析相关能力支持](#2-时序分析相关能力支持)
- [3. 时序分析相关模型产线列表和教程](#3-时序分析相关模型产线列表和教程)
- [4. 时序分析相关单功能模块列表和教程](#4-时序分析相关单功能模块列表和教程)

<a name="1"></a>

## 1. 一站式全流程开发简介
## 1. 低代码全流程开发简介

飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1),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。这将显著**减少模型开发的时间消耗**,**降低其开发难度**,大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下:
飞桨低代码全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1),依托于PaddleTS的先进技术,支持了时序分析领域的**低代码全流程**开发能力。通过低代码全流程开发,可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著**减少模型开发的时间消耗**,**降低其开发难度**,大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下:

* 🎨 **模型丰富一键调用**:将时序预测、时序异常检测和时序分类涉及的**13个模型**整合为3条模型产线,通过极简的**Python API一键调用**,快速体验模型效果。此外,同一套API,也支持图像分类、图像分割、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR等共计**200+模型**,形成20+单功能模块,方便开发者进行**模型组合使用**。

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4 changes: 2 additions & 2 deletions docs/paddlex/quick_start.md
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@@ -1,8 +1,8 @@
# 快速开始

>**说明:**
>* 飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1),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](./overview.md)中相关章节。
>* 飞桨低代码全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1),依托于PaddleTS的先进技术,支持了时序分析领域的**低代码全流程**开发能力。通过低代码全流程开发,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低代码全流程开发](./overview.md)中相关章节。


### 🛠️ 安装
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