add amd and intel support

docs/version3.x/pipeline_usage/PaddleOCR-VL-AMD-GPU.md

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+---
+comments: true
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+
+# PaddleOCR-VL AMD GPU 使用教程
+
+本教程是 PaddleOCR-VL 在 AMD GPU 上的使用指南，涵盖了从环境准备到服务化部署的完整流程。
+
+目前 PaddleOCR-VL 已在 TODO 上完成精度、速度验证；鉴于硬件环境的多样性，其他 AMD GPU 的兼容性尚未验证。我们诚挚欢迎社区用户在不同硬件上进行测试并反馈您的运行结果。
+
+## 1. 环境准备
+
+此步骤主要介绍如何搭建 PaddleOCR-VL 的运行环境，有以下两种方式，任选一种即可：
+
+- 方法一：使用官方 Docker 镜像。
+
+- 方法二：手动安装 PaddlePaddle 和 PaddleOCR。
+
+**我们强烈推荐采用 Docker 镜像的方式，以最大程度减少可能出现的环境问题。**
+
+### 1.1 方法一：使用 Docker 镜像
+
+我们推荐使用官方 Docker 镜像（要求 Docker 版本 >= 19.03）：
+
+```shell
+docker run -it \
+  --user root \
+  --device /dev:/dev \
+  --shm-size 64g \
+  --network host \
+  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:latest-amd-gpu \
+  /bin/bash
+# 在容器中调用 PaddleOCR CLI 或 Python API
+```
+
+如果您希望在无法连接互联网的环境中启动服务，请将上述命令中的 `ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:latest-amd-gpu`（镜像的大小约为 TODO GB）更换为离线版本镜像 `ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:latest-amd-gpu-offline`（镜像的大小约为 TODO GB）。
+
+> TIP:
+> 标签后缀为 `latest-xxx` 的镜像对应 PaddleOCR 的最新版本。如果希望使用特定版本的 PaddleOCR 镜像，可以将标签中的 `latest` 替换为对应版本号：`paddleocr<major>.<minor>`。
+> 例如：
+> `ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-vl:paddleocr3.4-amd-gpu-offline`
+
+### 1.2 方法二：手动安装 PaddlePaddle 和 PaddleOCR
+
+如果您无法使用 Docker，也可以手动安装 PaddlePaddle 和 PaddleOCR。要求 Python 版本为 3.8–3.12。
+
+**我们强烈推荐您在虚拟环境中安装 PaddleOCR-VL，以避免发生依赖冲突。** 例如，使用 Python venv 标准库创建虚拟环境：
+
+```shell
+# 创建虚拟环境
+python -m venv .venv_paddleocr
+# 激活环境
+source .venv_paddleocr/bin/activate
+```
+
+执行如下命令完成安装：
+
+```shell
+python -m pip install paddlepaddle==3.2.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
+python -m pip install -U "paddleocr[doc-parser]"
+```
+
+> **请注意安装 3.2.0 及以上版本的飞桨框架。**
+
+## 2. 快速开始
+
+请参考 [PaddleOCR-VL 使用教程 - 2. 快速开始](./PaddleOCR-VL.md#2-快速开始)。
+
+## 3. 使用推理加速框架提升 VLM 推理性能
+
+此步骤主要介绍如何使用 vLLM 推理加速框架来提升 PaddleOCR-VL 的推理性能。
+
+### 3.1 启动 VLM 推理服务
+
+PaddleOCR 提供了 Docker 镜像，用于快速启动 vLLM 推理服务。可使用以下命令启动服务（要求 Docker 版本 >= 19.03）：
+
+```shell
+docker run -it \
+  --name paddleocr_vllm \
+  --user root \
+  --device /dev:/dev \
+  --shm-size 64g \
+  --network host \
+  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-genai-vllm-server:latest-amd-gpu \
+  paddleocr genai_server --model_name PaddleOCR-VL-1.5-0.9B --host 0.0.0.0 --port 8118 --backend vllm
+```
+
+如果您希望在无法连接互联网的环境中启动服务，请将上述命令中的 `ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-genai-vllm-server:latest-amd-gpu`（镜像的大小约为 TODO GB）更换为离线版本镜像 `ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-genai-vllm-server:latest-amd-gpu-offline`（镜像的大小约为 TODO GB）。
+
+启动 vLLM 推理服务时，我们提供了一套默认参数设置。如果您有调整显存占用等更多参数的需求，可以自行配置更多参数。请参考 [3.3.1 服务端参数调整](./PaddleOCR-VL.md#331-服务端参数调整) 创建配置文件，然后将该文件挂载到容器中，并在启动服务的命令中使用 `backend_config` 指定配置文件，例如：
+
+```shell
+docker run -it \
+  --name paddleocr_vllm \
+  --user root \
+  --device /dev:/dev \
+  --shm-size 64g \
+  --network host \
+  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-genai-vllm-server:latest-amd-gpu \
+  paddleocr genai_server --model_name PaddleOCR-VL-1.5-0.9B --host 0.0.0.0 --port 8118 --backend vllm --backend_config /tmp/vllm_config.yml
+```
+
+> TIP:
+> 标签后缀为 `latest-xxx` 的镜像对应 PaddleOCR 的最新版本。如果希望使用特定版本的 PaddleOCR 镜像，可以将标签中的 `latest` 替换为对应版本号：`paddleocr<major>.<minor>`。
+> 例如：
+> `ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddleocr-genai-vllm-server:paddleocr3.4-amd-gpu-offline`
+
+### 3.2 客户端使用方法
+
+请参考[PaddleOCR-VL 使用教程 - 3.2 客户端使用方法](./PaddleOCR-VL.md#32-客户端使用方法)。
+
+### 3.3 性能调优
+
+请参考[PaddleOCR-VL 使用教程 - 3.3 性能调优](./PaddleOCR-VL.md#33-性能调优)。
+
+## 4. 服务化部署
+
+>请注意，本节所介绍 PaddleOCR-VL 服务与上一节中的 VLM 推理服务有所区别：后者仅负责完整流程中的一个环节（即 VLM 推理），并作为前者的底层服务被调用。
+
+### 4.1 使用 Docker Compose 部署
+
+此步骤主要介绍如何使用 Docker Compose 将 PaddleOCR-VL 部署为服务并调用，具体流程如下：
+
+1. 分别从 [此处](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/deploy/paddleocr_vl_docker/accelerators/amd-gpu/compose.yaml) 和 [此处](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/deploy/paddleocr_vl_docker/accelerators/amd-gpu/.env) 获取 Compose 文件与环境变量配置文件并下载到本地。
+
+2. 在 `compose.yaml` 和 `.env` 文件所在目录下执行以下命令启动服务器，默认监听 **8080** 端口：
+
+    ```shell
+    # 必须在 compose.yaml 和 .env 文件所在的目录中执行
+    docker compose up
+    ```
+
+    启动后将看到类似如下输出：
+
+    ```text
+    paddleocr-vl-api             | INFO:     Started server process [1]
+    paddleocr-vl-api             | INFO:     Waiting for application startup.
+    paddleocr-vl-api             | INFO:     Application startup complete.
+    paddleocr-vl-api             | INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)
+    ```
+
+此方式基于 FastDeploy 框架对 VLM 推理进行加速，更适合生产环境部署。
+
+此外，使用此方式启动服务器后，除拉取镜像外，无需连接互联网。如需在离线环境中部署，可先在联网机器上拉取 Compose 文件中涉及的镜像，导出并传输至离线机器中导入，即可在离线环境下启动服务。
+
+Docker Compose 通过读取 `.env` 和 `compose.yaml` 文件中配置，先后启动 2 个容器，分别运行底层 VLM 推理服务，以及 PaddleOCR-VL 服务（产线服务）。
+
+`.env` 文件中包含的各环境变量含义如下：
+
+- `API_IMAGE_TAG_SUFFIX`：启动产线服务使用的镜像的标签后缀。
+- `VLM_BACKEND`：VLM 推理后端。
+- `VLM_IMAGE_TAG_SUFFIX`：启动 VLM 推理服务使用的镜像的标签后缀。
+
+您可以通过修改 `compose.yaml` 来满足自定义需求，例如：
+
+<details>
+<summary>1. 更改 PaddleOCR-VL 服务的端口</summary>
+
+编辑 <code>compose.yaml</code> 文件中的 <code>paddleocr-vl-api.ports</code> 来更改端口。例如，如果您需要将服务端口更换为 8111，可以进行以下修改：
+
+```diff
+  paddleocr-vl-api:
+    ...
+    ports:
+-     - 8080:8080
++     - 8111:8080
+    ...
+```
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>2. 指定 PaddleOCR-VL 服务所使用的 TODO</summary>
+
+编辑 <code>compose.yaml</code> 文件中的 <code>environment</code> 来更改所使用的 TODO。例如，如果您需要使用卡 1 进行部署，可以进行以下修改：
+
+```diff
+  paddleocr-vl-api:
+    ...
+    environment:
++     - TODO: 1
+    ...
+  paddleocr-vlm-server:
+    ...
+    environment:
++     - TODO: 1
+    ...
+```
+
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>3. 调整 VLM 服务端配置</summary>
+
+若您想调整 VLM 服务端的配置，可以参考 <a href="./PaddleOCR-VL.md#331-服务端参数调整">3.3.1 服务端参数调整</a> 生成配置文件。
+
+生成配置文件后，将以下的 <code>paddleocr-vlm-server.volumes</code> 和 <code>paddleocr-vlm-server.command</code> 字段增加到您的 <code>compose.yaml</code> 中。请将 <code>/path/to/your_config.yaml</code> 替换为您的实际配置文件路径。
+
+```yaml
+  paddleocr-vlm-server:
+    ...
+    volumes: /path/to/your_config.yaml:/home/paddleocr/vlm_server_config.yaml
+    command: paddleocr genai_server --model_name PaddleOCR-VL-1.5-0.9B --host 0.0.0.0 --port 8118 --backend vllm --backend_config /home/paddleocr/vlm_server_config.yaml
+    ...
+```
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>4. 调整产线相关配置（如模型路径、批处理大小、部署设备等）</summary>
+
+参考 <a href="./PaddleOCR-VL.md#44-产线配置调整说明">4.4 产线配置调整说明</a> 小节。
+
+</details>
+
+### 4.2 客户端调用方式
+
+请参考[PaddleOCR-VL 使用教程 - 4.3 客户端调用方式](./PaddleOCR-VL.md#43-客户端调用方式)。
+
+### 4.3 产线配置调整说明
+
+请参考[PaddleOCR-VL 使用教程 - 4.4 产线配置调整说明](./PaddleOCR-VL.md#44-产线配置调整说明)。
+
+## 5. 模型微调
+
+请参考[PaddleOCR-VL 使用教程 - 5. 模型微调](./PaddleOCR-VL.md#5-模型微调)。