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......@@ -15,7 +15,7 @@ Paddle Serving 是飞桨官方推荐的服务化部署框架,围绕 AI 落地
## 开发流程
** 一.环境安装 **
**一.环境安装**
根据计算硬件、操作系统和软件驱动版本等环境差异,要选择正确的安装程序。提供多种系统环境安装、PIP 程序安装和源码编译安装三种方案。
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安装环境检查,请参考[环境检查]()
** 二.快速开发 **
**二.快速开发**
环境安装完成后,参考二种模型开发示例快速开发模型程序,更多模型示例请参考[模型库]()。
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基于 Python Pipeline 多模型组合 OCR_v2 部署示例,请参考[OCR]()
** 三.服务部署 **
**三.服务部署**
经过开发和测试后,程序要在服务器上部署,Paddle Serving 提供基于Kubernetes集群部署案例,请参考[Kubernetes集群部署]()
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## 功能说明
** 一.基础功能 **
**一.基础功能**
本章节系统介绍 Paddle Serving 提供的基础功能,每种功能的使用方法和功能选项
本章节系统介绍 Paddle Serving 提供的基础功能,每种功能的使用方法和功能选项,详情请参考[基础功能]()
** 二.进阶 C++ Serving **
**二.进阶 C++ Serving**
本章节详细介绍 C++ Serving 的多种高级功能特性,以及设计方案、使用方法和性能调优等
本章节详细介绍 C++ Serving 的多种高级功能特性,以及设计方案、使用方法和性能调优等,详情请参考[进阶 C++ Serving]()
** 三.进阶 Python Pipeline **
**三.进阶 Python Pipeline**
本章节详细介绍 Python Pipeline 的多种高级功能特性,以及设计方案、使用方法和性能调优等
本章节详细介绍 Python Pipeline 的多种高级功能特性,以及设计方案、使用方法和性能调优等,详情请参考[进阶 Python Pipeline]()
** 四.大规模稀疏参数索引服务 **
**四.大规模稀疏参数索引服务**
本章节介绍稀疏参数索引服务的设计方案、使用方案
本章节介绍稀疏参数索引服务的设计方案、使用方案,,详情请参考[大规模稀疏参数索引服务]()
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