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昆仑芯 XPU 部署环境编译安装

FastDeploy 基于 Paddle Lite 后端支持在昆仑芯 XPU 上进行部署推理。 更多详细的信息请参考：Paddle Lite部署示例。

本文档介绍如何编译基于 Paddle Lite 的 C++ FastDeploy 编译库。

相关编译选项说明如下：

编译选项 默认值 说明 备注
WITH_KUNLUNXIN OFF 需要在昆仑芯 XPU 上部署时需要设置为 ON -
ENABLE_VISION OFF 是否编译集成视觉模型的部署模块 -
ENABLE_TEXT OFF 是否编译集成文本 NLP 模型的部署模块 -

第三方库依赖指定（不设定如下参数，会自动下载预编译库）

选项 说明
OPENCV_DIRECTORY 当 ENABLE_VISION=ON 时，用于指定用户本地的 OpenCV 库路径；如果不指定，编译过程会自动下载 OpenCV 库

更多编译选项请参考FastDeploy编译选项说明

基于 Paddle Lite 的 C++ FastDeploy 库编译

  • OS: Linux
  • gcc/g++: version >= 8.2
  • cmake: version >= 3.15

此外更推荐开发者自行安装，编译时通过 -DOPENCV_DIRECTORY 来指定环境中的 OpenCV（如若不指定 -DOPENCV_DIRECTORY，会自动下载 FastDeploy 提供的预编译的 OpenCV，但在 Linux平台 无法支持 Video 的读取，以及 imshow 等可视化界面功能）

sudo apt-get install libopencv-dev

编译命令如下：

# Download the latest source code
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy  
mkdir build && cd build

# CMake configuration with KunlunXin xpu toolchain
cmake -DWITH_KUNLUNXIN=ON  \
      -DWITH_GPU=OFF  \ # 不编译 GPU
      -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=fastdeploy-kunlunxin \
      -DENABLE_VISION=ON \ # 是否编译集成视觉模型的部署模块，可选择开启
      -DOPENCV_DIRECTORY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4 \ # 指定系统自带的 opencv 路径
      ..

# Build FastDeploy KunlunXin XPU C++ SDK
make -j8
make install

编译完成之后，会生成 fastdeploy-kunlunxin 目录，表示基于 Paddle Lite 的 FastDeploy 库编译完成。

Python 编译

编译命令如下：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/python
export WITH_KUNLUNXIN=ON
export WITH_GPU=OFF
export ENABLE_VISION=ON
# OPENCV_DIRECTORY 可选，不指定会自动下载 FastDeploy 提供的预编译 OpenCV 库
export OPENCV_DIRECTORY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel

编译完成即会在 FastDeploy/python/dist 目录下生成编译后的 wheel 包，直接 pip install 即可

编译过程中，如若修改编译参数，为避免带来缓存影响，可删除 FastDeploy/python 目录下的 build 和 .setuptools-cmake-build 两个子目录后再重新编译