From 4164c95db1fbc075eb8521cc303d0a5fb7ab3815 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: AmberC0209 <1316695365@qq.com> Date: Thu, 24 Oct 2024 17:54:02 +0800 Subject: [PATCH] fix hyperlinks --- docs/paddlex/overview.md | 4 ++-- docs/paddlex/quick_start.md | 4 ++-- 2 files changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/docs/paddlex/overview.md b/docs/paddlex/overview.md index ac0ad0a6b..35e1e4d0f 100644 --- a/docs/paddlex/overview.md +++ b/docs/paddlex/overview.md @@ -13,7 +13,7 @@ * 🎨 **模型丰富一键调用**：将通用语义分割和图像异常检测涉及的**19个模型**整合为2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、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**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**：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**。 +* 🚀 **提高效率降低门槛**：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**高性能推理、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**。 >**说明**：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。 @@ -21,7 +21,7 @@ ## 2. 图像分割相关能力支持 -PaddleX中图像分割相关的2条产线均支持本地**快速推理**，部分产线支持**在线体验**，您可以快速体验各个产线的预训练模型效果，如果您对产线的预训练模型效果满意，可以直接对产线进行[高性能部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_deploy.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/lite_deploy.md)，如果不满意，您也可以使用产线的**二次开发**能力，提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。 +PaddleX中图像分割相关的2条产线均支持本地**快速推理**，部分产线支持**在线体验**，您可以快速体验各个产线的预训练模型效果，如果您对产线的预训练模型效果满意，可以直接对产线进行[高性能推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_inference.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/edge_deploy.md)，如果不满意，您也可以使用产线的**二次开发**能力，提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。 此外，PaddleX为开发者提供了基于[云端图形化开发界面](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine)的全流程开发工具, 详细请参考[教程《零门槛开发产业级AI模型》](https://aistudio.baidu.com/practical/introduce/546656605663301) diff --git a/docs/paddlex/quick_start.md b/docs/paddlex/quick_start.md index b87b7d45e..92504df2a 100644 --- a/docs/paddlex/quick_start.md +++ b/docs/paddlex/quick_start.md @@ -67,7 +67,7 @@ paddlex --pipeline semantic_segmentation --input https://paddle-model-ecology.bj ### 📝 Python脚本使用 -几行代码即可完成产线的快速推理，图像异常检测的Python示例代码如下： +使用 [测试文件](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/uad_grid.png)，并将 `predict()`的参数替换为本地路径，几行代码即可完成产线的快速推理，图像异常检测的Python示例代码如下： ```python from paddlex import create_pipeline @@ -88,7 +88,7 @@ for res in output: 运行后，得到的结果为： ``` -{'img_path': '/root/.paddlex/predict_input/uad_grid.png'} +{'input_path': 'uad_grid.png'} ``` ![](https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/image_anomaly_detection/02.png)