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tutorials/pp-series/README.md

+# 飞桨训推一体全流程（TIPC）开发文档
+
+## 1. TIPC简介
+
+飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。飞桨训推一体全流程（Training and Inference Pipeline Criterion(TIPC)）旨在建立模型从学术研究到产业落地的桥梁，方便模型更广泛的使用。
+
+<div align="center">
+    <img src="images/tipc_guide.png" width="800">
+</div>
+
+## 2. 不同环境不同训练推理方式的开发文档
+
+- [Linux GPU/CPU 基础训练推理开发文档](./train_infer_python/README.md)
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+- 更多训练方式开发文档
+    - [Linux GPU 多机多卡训练推理开发文档](./train_fleet_infer_python/README.md)
+    - [Linux GPU 混合精度训练推理开发文档](./train_amp_infer_python/README.md)
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+- 更多部署方式开发文档
+    - [Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署开发文档](./serving_python/README.md)
+    - [Linux GPU/CPU C++ 服务化部署开发文档](./serving_cpp/README.md)
+    - [Linux GPU/CPU C++ 推理开发文档](./infer_cpp/README.md)
+    - [Paddle.js 部署开发文档](./paddlejs/README.md)
+    - [Paddle2ONNX 开发文档](./paddle2onnx/README.md)
+    - ARM CPU 部署开发文档 (coming soon)
+    - OpenCL ARM GPU 部署开发文档 (coming soon)
+    - Metal ARM GPU 部署开发文档 (coming soon)
+    - Jetson 部署开发文档 (coming soon)
+    - XPU 部署开发文档 (coming soon)
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+- 更多训练环境开发文档
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+# 飞桨训推一体全流程（TIPC）开发文档
+
+## 1. TIPC简介
+
+飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。飞桨训推一体全流程（Training and Inference Pipeline Criterion(TIPC)）旨在建立模型从学术研究到产业落地的桥梁，方便模型更广泛的使用。
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+</div>
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+## 2. 不同环境不同训练推理方式的开发文档
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+- [Linux GPU/CPU 基础训练推理开发文档](./train_infer_python/README.md)
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+- 更多训练方式开发文档
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+# 飞桨训推一体全流程（TIPC）开发文档
+
+## 1. TIPC简介
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+飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。飞桨训推一体全流程（Training and Inference Pipeline Criterion(TIPC)）旨在建立模型从学术研究到产业落地的桥梁，方便模型更广泛的使用。
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+## 2. 不同环境不同训练推理方式的开发文档
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tutorials/tipc/infer_cpp/README.md

+# Linux GPU/CPU C++ 推理开发文档
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+- [1. 简介](#1)
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+    - [2.1 开发流程](#2.1)
+    - [2.2 核验点](#2.2)
+- [3. C++推理功能测试开发与规范](#3)
+    - [3.1 开发流程](#3.1)
+    - [3.2 核验点](#3.2)

tutorials/tipc/infer_cpp/infer_cpp.md

+# Linux GPU/CPU C++ 推理功能开发文档
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+# 目录
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+- [1. 简介](#1---)
+- [2. 基本C++推理功能开发](#2---)
+- [3. 高级C++推理功能开发](#3---)
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tutorials/tipc/infer_cpp/test_infer_cpp.md

+# Linux GPU/CPU C++ 推理功能测试开发文档
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+# 目录
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+- [1. 简介](#1---)
+- [2. 基本C++推理功能测试开发](#2---)
+- [3. 高级C++推理功能测试开发](#3---)
+- [4. FAQ](#4---)

tutorials/tipc/infer_python_jeston/README.md

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tutorials/tipc/lite_infer_cpp_arm_cpu/README.md

+coming soon!

tutorials/tipc/lite_infer_cpp_arm_gpu_opencl/README.md

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tutorials/tipc/macos_train_infer_python/README.md

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+# Paddle2ONNX 开发文档
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tutorials/tipc/paddle2onnx/paddle2onnx.md

+# Paddle2ONNX功能开发文档
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+# 目录
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+- [1. 简介](#1---)
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+# Paddle2ONNX功能测试开发文档
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+# 目录
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+- [1. 简介](#1---)
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+- [3. Paddle.js部署测试开发与规范](#3)
+    - [3.1 开发流程](#3.1)
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+# Paddle.js 部署功能开发文档
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+# 目录
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+# Paddle.js 部署功能测试开发文档
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+# Linux GPU/CPU C++ 服务化部署开发文档
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+# Linux GPU/CPU C++ 服务化部署功能开发文档
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+# 目录
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+# Linux GPU/CPU C++ 服务化部署测试开发文档
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+# 目录
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+- [3. 高级服务化部署功能测试开发](#3---)
+- [4. FAQ](#4)
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+# Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署开发文档
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+# Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署功能开发文档
+
+# 目录
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+- [1. 简介](#1---)
+- [2. 基本服务化部署功能开发](#2---)
+- [3. 高级服务化部署功能开发](#3---)
+- [4. FAQ](#4---)

tutorials/tipc/serving_python/test_serving_python.md

+# Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署测试开发文档
+
+# 目录
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+- [1. 简介](#1)
+- [2. 基本服务化部署功能测试开发](#2---)
+- [3. 高级服务化部署功能测试开发](#3---)
+- [4. FAQ](#4)
+

tutorials/tipc/train_amp_infer_python/README.md

+# Linux GPU 多机多卡训练推理开发文档
+
+# 目录
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+- [1. 简介](#1)
+- [2. 多机多卡训练功能开发与规范](#2)
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+- [3. 多机多卡训练推理测试开发与规范](#3)
+    - [3.1 开发流程](#3.1)
+    - [3.2 核验点](#3.2)

tutorials/tipc/train_amp_infer_python/amp.md

+# Linux GPU 混合精度训练功能开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1---)
+- [2. 混合精度训练功能开发](#2---)
+- [3. FAQ](#3---)

tutorials/tipc/train_amp_infer_python/test_train_amp_infer_python.md

+# Linux GPU 混合精度训练推理测试开发文档
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+# 目录
+
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 混合精度训练推理功能测试开发](#2---)
+- [3. FAQ](#3)
+

tutorials/tipc/train_fleet_infer_python/README.md

+# Linux GPU 多机多卡训练推理开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 多机多卡训练功能开发与规范](#2)
+    - [2.1 开发流程](#2.1)
+    - [2.2 核验点](#2.2)
+- [3. 多机多卡训练推理测试开发与规范](#3)
+    - [3.1 开发流程](#3.1)
+    - [3.2 核验点](#3.2)

tutorials/tipc/train_fleet_infer_python/fleet.md

+# Linux GPU 多机多卡训练功能开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1---)
+- [2. 基本多机多卡训练功能开发](#2---)
+- [3. 高级多机多卡训练功能开发](#3---)
+- [4. FAQ](#4---)

tutorials/tipc/train_fleet_infer_python/test_train_fleet_infer_python.md

+# Linux GPU 多机多卡训练推理测试开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 基本多机多卡训练推理功能测试开发](#2---)
+- [3. 高级多机多卡训练推理功能测试开发](#3---)
+- [4. FAQ](#4)
+

tutorials/tipc/train_infer_python/README.md

+# Linux GPU/CPU 基础训练推理开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 模型复现流程与规范](#2)
+    - [2.1 复现流程](#2.1)
+    - [2.2 核验点](#2.2)
+- [3. 模型推理开发与规范](#3)
+    - [3.1 开发流程](#3.1)
+    - [3.2 核验点](#3.2)
+- [4. 基础训练推理测试开发与规范](4)
+    - [4.1 开发流程](#4.1)
+    - [4.2 核验点](#4.2)
+
+<a name="1"></a>
+
+## 1. 简介
+
+该系列文档主要介绍飞桨模型基于 Linux GPU/CPU 基础训练推理开发过程，主要包含三个步骤。
+
+- 步骤一：参考 [《模型复现指南》](../../lwfx/ArticleReproduction_CV.md)，完成模型的训练与基于训练引擎的预测程序开发。
+
+- 步骤二：参考[《Linux GPU/CPU 模型推理开发文档》](./infer_python.md)，在基于训练引擎预测的基础上，完成基于Paddle Inference的推理程序开发。
+
+- 步骤三：参考[《Linux GPU/CPU 基础训练推理测试开发文档》](./test_train_infer_python.md)，完成Linux GPU/CPU 训练、推理测试功能开发。
+
+<a name="2"></a>
+
+## 2. 模型复现流程与规范
+
+<a name="2.1"></a>
+
+### 2.1 复现流程
+
+如果您对于模型复现过程已经非常熟悉，在复现过程中可以按照自己的复现方法进行复现。但是需要注意训练日志与文档内容符合规范。可以参考`2.2章节`。
+
+如果您在模型复现方面经验较少，或者复现过程中遇到问题，希望快速排查问题，强烈建议您按照模型复现指南进行操作。以CV任务为例，复现指南将模型复现分为13个步骤，如下所示。
+
+<div align="center">
+    <img src="../../lwfx/images/framework_reprodcv.png" width="800">
+</div>
+
+更多内容请参考：[模型复现指南](../../lwfx/ArticleReproduction_CV.md)。
+
+<a name="2.2"></a>
+
+### 2.2 核验点
+
+在模型复现过程中，至少需要产出下面的内容。
+
+#### 2.2.1 小数据集
+
+**【参考】**
+
+* [模型复现指南](../../lwfx/ArticleReproduction_CV.md)中`3.2`章节。
+
+**【要求】**
+
+repo中包含`lite_data`小数据集压缩包，解压之后可以获取`lite_data`小数据集文件夹。该数据集可以便于快速验证训练过程的能否跑通，其中包含的数据也可以用于验证推理部署过程。
+
+
+#### 2.2.2 代码与精度
+
+**【参考】**
+
+* [模型复现指南](../../lwfx/ArticleReproduction_CV.md)中第`3`章节。
+
+**【要求】**
+
+* 代码中包含训练(`train.py`)、评估(`eval.py`)、预测(`predict.py`)的脚本，分别作为模型训练、评估、预测的入口。
+
+* 模型结构、数据预处理/后处理、优化器、预训练模型与参考代码保持一致。
+
+#### 2.2.3 训练日志
+
+**【参考】**
+
+[模型复现指南](../../lwfx/ArticleReproduction_CV.md)中`3.12`章节。
+
+**【要求】**
+
+* 日志文件中，每个迭代过程的输出信息至少包含`loss`, `avg_reader_cost`, `avg_batch_cost`, `avg_ips`关键字段。含义如下所示。
+    * `loss`: 过去若干个iter的loss值
+    * `avg_reader_cost`: 过去若干个iter的平均reader耗时 (单位: sec)
+    * `avg_batch_cost`: 过去若干个iter的平均训练耗时 (单位: sec)
+    * `avg_ips`: 过段若干个iter个训练速度（单位: images/sec）
+
+#### 2.2.4 基于训练引擎的预测程序
+
+**【参考】**
+
+* [模型复现指南](../../lwfx/ArticleReproduction_CV.md)中`3.13`章节。
+
+**【要求】**
+
+提供基于训练引擎的预测脚本与命令，文档需要提供示例图片，并根据示例图片，可视化出使用提供的预测命令运行得到的结果。
+
+#### 2.2.5 文档
+
+**【参考】**
+
+* [repo模板首页文档](../../../community/repo_template/README.md)。
+
+**【要求】**
+
+* 按照参考`repo模板首页文档`的内容，添加对应的信息。
+
+<a name="3"></a>
+
+## 3. 模型推理开发规范
+
+<a name="3.1"></a>
+
+### 3.1 开发流程
+
+基于Paddle Inference的预测过程分为下面9个步骤。
+
+<div align="center">
+    <img src="./images/py_inference_pipeline.png" width="800">
+</div>
+
+更多的介绍可以参考：[模型推理开发规范](./inference.md)。
+
+<a name="3.2"></a>
+
+### 3.2 核验点
+
+#### 3.2.1 代码与预测结果
+
+* 项目中需要包含`模型动转静`脚本(`export_model.py`)以及`模型基于 Paddle Inference 的`预测脚本(`infer.py`)。
+
+#### 3.2.2 文档
+
+* 说明文档中，需要包含`模型动转静`和`模型基于预测引擎`的使用命令说明。
+
+<a name="4"></a>
+
+## 4. 基础训练推理测试开发规范
+
+<a name="4.1"></a>
+
+### 4.1 开发流程
+
+基础训练推理测试开发的流程如下所示。
+
+<div align="center">
+    <img src="./images/test_linux_train_infer_python_pipeline.png" width="400">
+</div>
+
+更多的介绍可以参考：[Linux GPU/CPU 基础训练推理测试开发规范](./test_linux_train_infer_python.md)。
+
+
+<a name="4.2"></a>
+
+### 4.2 核验点
+
+#### 4.2.1 目录结构
+
+在repo根目录下面新建`test_tipc`文件夹，目录结构如下所示。
+
+```
+test_tipc
+    |--configs                              # 配置目录
+    |    |--model_name                      # 您的模型名称
+    |           |--train_infer_python.txt   # 基础训练推理测试配置文件
+    |--docs                                 # 文档目录
+    |   |--test_train_inference_python.md   # 基础训练推理测试说明文档
+    |----README.md                          # TIPC说明文档
+    |----test_train_inference_python.sh     # TIPC基础训练推理测试解析脚本，无需改动
+    |----common_func.sh                     # TIPC基础训练推理测试常用函数，无需改动
+```
+
+
+#### 4.2.2 配置文件和测试文档
+
+* `test_tipc/README.md` 文档中对该模型支持的的功能进行总体介绍。
+* `test_tipc/docs/test_train_inference_python.md` 文档中对**Linux GPU/CPU 基础训练推理**的功能支持情况进行介绍。
+* 根据测试文档，基于配置文件，跑通训练推理全流程测试。

tutorials/tipc/train_infer_python/infer_python.md

+# Linux GPU/CPU 模型推理开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 基本推理功能开发](#2)
+- [3. 高级推理功能开发](#3)
+- [4. FAQ](#4)
+

tutorials/tipc/train_infer_python/test_train_infer_python.md

+# Linux GPU/CPU 基础训练推理测试开发文档
+
+# 目录
+
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 基本训练推理功能测试开发](#2)
+- [3. 高级训练推理功能测试开发](#3)
+- [4. FAQ](#4)
+

tutorials/tipc/windows_train_infer_python/README.md

+coming soon!