Stefan3Zz

请问一下paddlepaddle==3.0.0b2和paddle-custom-npu==3.0.0b2应该使用那个版本的paddleocr以及paddleclas

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请问一下我在昇腾NPU 910b上想使用paddleocr，我的paddlepaddle==3.0.0b2 -i [https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/，以及paddle-custom-npu==3.0.0b2](https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E5%8F%8Apaddle-custom-npu==3.0.0b2) -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/npu/ 是上述版本的，我需要安装paddleocr和paddleclas，应该安装什么版本的，我目前安装的是"paddleocr=2.9.1"，paddleclas=2.6.0，在这个版本下一但加载paddleOcr，把use_npu=True这个参数加上，就会在加载的时候报错，我的报错记录在图片里，以及我加载模型的方式，希望大佬们解答一下   当我把use_npu=True 去掉的时候，是可以正常运行的，但是ocr一张图片耗时要39s左右，所以我不确定是否在npu上运行了， 当我执行这段代码的时候python -c "import paddle_custom_device; paddle_custom_device.npu.version()" 是正常的返回，如下图 

如何指定加载本地模型

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## Checklist: - [x] 查找[历史相关issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/issues)寻求解答 - [x] 翻阅[FAQ](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/main/FAQ.html) - [x] 翻阅[PaddleX 文档](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/main/index.html) - [x] 确认bug是否在新版本里还未修复 ## 描述问题 ## 复现 想使用官网新的PP-OCRv4_server_rec_doc_infer 模型，因为之前使用的是paddlex-3.0.0b2的版本，发现新模型使用的是paddlex-3.0rc的版本，进行更新之后，发现之前orc.ymal格式也变化了，想请教一下，如果只想使用本地的PP-OCRv4_server_det_infer ，PP-OCRv4_server_rec_doc_infer 这两个模型进行orc文本识别，我的ymal配置文件应该怎么编写 paddlex版本3.0rc

使用paddlex3.0.0.b2的时候，在cuda版本为12.2的版本中遇到了问题

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当我paddlex部署在了cuda12.2的版本上时候，运行模型进行预测，连续调用的时候就会报错 `File "/mnt/afs/poc/leadigital_inference_service/services/paddlex_service.py", line 37, in predict for res in output: File "/mnt/afs/miniconda3/envs/paddlex/lib/python3.10/site-packages/paddlex/inference/pipelines/ocr.py", line 69, in predict for det_res in self.text_det_model(input): File "/mnt/afs/miniconda3/envs/paddlex/lib/python3.10/site-packages/paddlex/inference/models/base/basic_predictor.py", line 74, in __call__ yield from super().__call__(input)...

请问我指定使用vl模型服务，但是还要给我下载PP-DocLayoutV2

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### 🔎 Search before asking - [x] I have searched the PaddleOCR [Docs](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/) and found no similar bug report. - [x] I have searched the PaddleOCR [Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues) and found no...

flagEmbedding做向量化是否自带支持高并发

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# 请问使用flagEmbedding做向量化的时候，使用bge-m3模型，在高并发下有最佳实践可以参考吗，目前我自己包装了一个使用flagembedding服务来做向量化，在使用多线程的情况下遇到奇奇怪怪的问题，以下是我的代码 ` import os import traceback from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.responses import JSONResponse from fastapi.encoders import jsonable_encoder import uvicorn import asyncio from log.log_info...

请问一下block_label 类型说明

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想请问一下用paddleocr-vl返回的版式类别哪里有文档说明每个类型的含义block_label 就是这个字段里面记录了类型 return { "paragraph_title": format_title_func, "abstract_title": format_title_func, "reference_title": format_title_func, "content_title": format_title_func, "doc_title": lambda block: f"# {block.content}".replace("-\n", "").replace( "\n", " " ), "table_title": text_func, "figure_title": text_func, "chart_title": text_func, "vision_footnote": lambda...