目前使用c++进行模型推理是选择cpp_infer还是FastDeploy

[Phymin]

我发现使用该仓库的cpp_infer进行v4_server模型的cpu推理耗时非常长，就想问下目前使用c++进行模型推理是选择cpp_infer还是FastDeploy?

[GreatV]

根据你的描述，如果目前在使用cpp_infer进行PP-OCRv4（例如v4_server模型）在CPU上的推理时耗时较长，更推荐使用FastDeploy进行C++推理部署，理由如下：

1. 多后端支持，性能更优：
   FastDeploy支持Paddle Inference、ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、Paddle Lite等多个推理后端，你可以根据环境选择最优解。例如在X86 CPU上，可以尝试OpenVINO或ONNX Runtime后端，相较于cpp_infer默认使用的Paddle Inference后端，FastDeploy可以显著减少推理耗时。

2. 更强的部署灵活性与易用性：
   FastDeploy封装了完整的OCR流水线（检测、分类、识别），并且支持通过少量代码关闭方向分类器，修改前后处理参数等操作。比如你可以只部署文字检测和识别模块，跳过方向分类器，加速推理。

3. 社区和文档更完善：
   FastDeploy为PP-OCRv3/v4系列提供了详实的C++部署示例与文档，便于快速集成。例如文档中提供了如下命令支持在不同后端间切换：

   • CPU上：

     • Paddle Inference（选项0）
     • OpenVINO（选项1）
     • ONNX Runtime（选项2）
     • Paddle Lite（选项3）

   • GPU上（若未来考虑使用）：

     • Paddle + TensorRT（选项5）
     • ONNX Runtime（选项6）
     • 原生TensorRT（选项7）

4. 针对OCR模型的优化：
   FastDeploy提供对PP-OCRv2/v3/v4模型的完整适配，包括输入/输出格式、输入尺寸动态调整、batch推理等优化手段。并允许设置如max_side_len、cls_image_shape、rec_image_shape等参数，进一步提升效率。

综上，如果你对推理速度有较高需求，建议迁移到FastDeploy部署方案，并尝试使用OpenVINO或ONNX Runtime等后端加速CPU推理。

你可以参考以下链接获取更多部署方法和后端切换说明：

• FastDeploy安装与部署：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy
• 后端切换说明文档：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md

如果你已经使用v4_server模型，建议确保FastDeploy版本为1.0.0以上，并使用支持Update至PP-OCRv4的代码和模型。

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[Phymin]

既然你推荐使用FastDeploy来部署v4模型，然而我却发现FastDeploy已经有差不多两年没更新了，这个对于部署v4模型有影响吗？