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-# 飞桨训推一体全流程（TIPC）开发文档
+# 飞桨训推一体全流程（TIPC）实战
 
-## 1. TIPC简介
+该文档主要介绍基于MobileNetV3_small模型的飞桨训推一体全流程实战。其中：
 
-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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-    <img src="images/tipc_guide.png" width="800">
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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
-    - [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
-    - Linux XPU2 基础训练推理开发文档 (coming soon)
-    - Linux DCU 基础训练推理开发文档 (coming soon)
-    - Linux NPU 基础训练推理开发文档 (coming soon)
-    - Windows GPU 基础训练推理开发文档 (coming soon)
-    - macOS CPU 基础训练推理开发文档 (coming soon)
+- [Step1-5](./Step1-5)：MobileNetV3_small的模型复现实战。
+- [Step6](./Step6)：MobileNetV3_small的训练/评估/预测以及多种部署方案实战。