paddle

Ubuntu 18.04 离线安装 CUDA 11.2 + cuDNN 8.2 (修复 Paddle 缺少 .so 报错)为了避免安装整个 CUDA 包时触发 Java 依赖（Nsight工具）导致安装失败或系统冲突，我们只安装编译器和数学库。

AI街潜水的八角

基于paddle框架的MobileNetV2深度学习神经网络番茄/西红柿叶子病虫害识别系统源码第一步：准备数据10种番茄/西红柿叶子病虫害：，总共有18345张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型

weixin_45690427

基于Yolov11,Paddle,Zxing进行目标检测文本条码识别的环境配置记录(paddle_yz) E:\软件安装\Pytorch环境配置>pip list Package Version

Paddle for MD 飞桨分子动力学模拟科学计算源码：https://gitcode.com/skywalk163/PaddleMDPaddle for MD 飞桨分子动力学模拟科学计算

安装paddle根据搜索结果，要安装 **PaddlePaddle 3.0 beta 1**，你需要根据你的**操作系统**和**硬件配置（CPU 或 GPU）** 选择对应的命令。主要可以通过 **pip** 或 **conda** 两种方式安装。

算力魔方AIPC

通过 PaddleOCR CLI 安装并启动 vLLM在上一篇《使用 Docker 一键部署 PaddleOCR-VL：新手保姆级教程》发布后，我收到了工程师 Dario 的一条反馈，其中有一句话非常“工程师视角”：

一、paddleocr的CPU/GPU环境安装

Paddle图像分割训练自己的数据教程参考：https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/data_annotations/cv_modules/semantic_segmentation.html#23-labelme

paddle.utils.run_check() 报错 nccl 找不到完整报错：先检查装没装 torch，一般安装torch会自带nccl：查找一下有没有 nccl找到路径

小蜜蜂爱编程

深度学习之基于paddle的多机训练资源配置实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）数据加载与神经网络的设计跟咱们优化后的手写数字识别代码保持一致：

windows 下的paddle ocr 部署我使用是的3.9.13,尽量用验证过的版本，paddleocr对版本有要求安装成功后升级pip先提前切换清华源，防止在安装过程中卡住

三千院本院

安装paddle_ocr踩坑（使用PP-OCRv5_server_rec）用途：使用最新版的PP-OCRv5_server_rec 1、首先装python版本，创建运行环境，Linux内运行

【无标题】市井吆喝暖重阳，非遗传承人郑光荣率团慰问润龄养老院重阳时节，秋意正浓。2025年10月29日上午，北京正明圣达叫卖艺术团团长郑光荣带领团队走进润龄养老院，开展"叫卖声声传四方"专场慰问演出。这场充满温情的演出，用原汁原味的老北京吆喝为秋日增添了一份特别的暖意。

动能小子ohhh

Langchain从零开始到应用落地案例[AI智能助手]【3】---使用Paddle-OCR识别优化可识别图片进行解析回答目录前言Paddle-OCR安装关于什么是paddle-ocr这里详细的介绍一下核心特点：典型应用场景：

郑光荣：守护市井烟火郑光荣：守护市井烟火，让非遗吆喝在新时代焕发新声在中华传统文化的长河中，吆喝叫卖是一幅生动的市井风情画，是街头巷尾最富烟火气的“声音名片”。它不仅仅是一种招揽生意的技艺，更承载着千百年来民间生活的记忆与智慧。而今，有一位传承人正以炽热的情怀与创新的精神，让这门濒临消失的艺术重焕生机——他就是北京市非物质文化遗产吆喝叫卖传承人、北京正明圣达叫卖艺术团团长郑光荣。

Paddle导出PP-OCRv5 onnx并推理首先我们先下载模型。PP-OCRv5_mobile_rec_infer.tar或者PP-OCRv5_server_rec_infer.tar

【算法部署】百度paddle环境适配首先需要获取 Anaconda 安装包并进行安装。推荐使用清华镜像源加速下载，命令如下：安装过程中会出现协议说明，按Enter继续，输入yes接受协议。随后会提示安装路径，建议使用默认路径或根据自身需求修改。最后会询问是否初始化 Anaconda，输入yes以便自动配置环境变量。安装完成后，需要刷新环境变量才能立即使用 conda 命令：

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基于文心开源大模型ERNIE-4.5-0.3B-Paddle私有化部署并构建一个企业智能客服系统2025年6月30日，百度正式开源文心大模型4.5系列（ERNIE 4.5），涵盖10款不同参数规模的模型，包括了47B（470亿）、3B（30亿）激活参数的异构混合专家架构多模态MoE大模型，及0.3B（3亿）参数的稠密型模型，预训练权重与推理代码均完全开放。除此之外还提供完整的ERNIEKit微调工具链和FastDeploy推理框架，兼容主流生态，适用于各种业务场景。