MMDeploy 项目介绍
概述
MMDeploy 是一个开源的深度学习模型部署工具集，隶属于 OpenMMLab 项目。其主要目的是为开发者提供一个高效且易扩展的平台，用于将深度学习模型部署到多种硬件设备上。
主要特色
完全支持 OpenMMLab 模型
MMDeploy 支持多种 OpenMMLab 代码库和模型，包括但不限于 mmpretrain、mmdet、mmseg、mmagic、mmocr 和 mmpose 等。未来将会支持更多的代码库和模型，以满足用户的多样化需求。
多种推理后端支持
MMDeploy 提供了多种设备和平台之间的推理后端支持，涵盖了从 x86_64 CPU 到 ARM CPU，以及 NVIDIA GPU 和 Jetson 等多种设备类型。这些后端可以在 Linux、Windows、macOS 和 Android 等操作系统上运行，使用户可以根据具体需求选择合适的推理后端和平台。
高效且可扩展的 C/C++ SDK 框架
MMDeploy 的 SDK 框架具有高度的模块化扩展性。用户可以根据需求扩展不同模块，如用于图像处理的 Transform、用于神经网络推理的 Net 和用于后处理的 Module。这种灵活性允许开发者根据特定应用场景定制和优化部署流程。
构建与使用
MMDeploy 提供了详尽的文档来帮助用户开始使用。用户可以通过多种方式构建项目，比如从源码构建、使用 Docker、通过脚本等。不同操作系统和设备的构建说明均有提供，以便用户快速上手。
此外，MMDeploy 还提供了用户指南与开发者指南，涵盖了模型转换、配置编写、模型量化等各个方面的使用教程，帮助用户在项目中高效地进行模型部署。
模型库与性能基准
MMDeploy 提供了一个庞大的模型库和性能基准，支持超过 2300 种 AI 模型，涵盖多种推理框架格式，如 ONNX、NCNN、TRT 和 OpenVINO 等。用户可以访问相关文档以获取支持的模型列表和性能测试的详细数据。
参与贡献
MMDeploy 欢迎社区的各种贡献。无论是代码、文档还是测试，您的每一份贡献都是对开源社区的重要支持。项目提供了详细的贡献指南，帮助新手轻松参与。
感谢
MMDeploy 项目得到了多个开源团队的贡献，包括 OpenPPL 和 OpenVINO 等。感谢这些团队的协作与支持。
许可证
MMDeploy 项目遵循 Apache 2.0 许可证进行发布，用户可以自由使用和修改源码，亦可用于商业项目。
总结来说，MMDeploy 为深度学习模型的部署提供了一个强大而灵活的平台，是开发者在多场景下进行模型应用的理想选择。
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