名词解释
更新时间：2024-03-25
| 名词与概念 | 解释说明 |
|---|---|
| 模板项目 | AI Studio云端特有概念，指预装环境和代码模板的项目，fork为自己的项目后，可基于此快速完成特定任务。PaddleX模型产线内置了丰富的模型开发相关环境和代码模板，可帮助开发者快速完成模型开发。 |
| 模型产线 | PaddleX特有概念，指包括从数据准备到模型训练、模型评估、模型部署的完整模型生产流程。在AI Studio云端，PaddleX模型产线以项目/模板项目的形式呈现。 |
| 基础模型产线 | 用于开发基础单模型的模型产线，例如ResNet50、PP-LiteSeg、PP-YOLOE+_l等。 |
| 特色模型产线 | 飞桨团队推出的具有特别优势的模型产线，例如通用文本图像智能分析产线、大模型半监督学习产线、多模型融合时序分析产线等，一般在部署时需要付费购买license。 |
| 主流AI任务体验 | 一类特殊的模型产线，提供OCR、目标检测、图像分类等主流AI任务的推理体验和便捷的部署包获取功能。内置PaddleX目前已支持的模型，可用于模型选型。涉及到多模型串联推理（如OCR、PDF转Word、通用图像识别PP-ShiTuv2等）的部署SDK可从中获取，可使用对应基础模型产线在自己的场景数据中微调训练好模型，并替换其中的成员模型，来完成涉及到多模型串联推理场景的自定义调优。 |
| 产业应用范例 | 一类特色的模型产线，提供具体场景下的AI应用体验和便捷的部署包获取功能，如基于Picodet的车载路面垃圾检测、基于PP-OCRv4的文档场景检测识别、智能合同关键信息抽取分析系统等，一般在部署时需要付费购买license。 |
- 「支持模型训练」的模型产线：对于所有的基础模型产线和大部分特色模型产线，PaddleX提供的功能包括数据准备、模型训练、模型评估和模型部署等。
- 「不支持模型训练」的模型产线：对于其它模型产线，PaddleX暂不支持模型训练，仅提供根据所选模型执行模型推理以及获取部署SDK的功能。