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更新时间：2025-08-04

平台介绍

EasyEdge是基于百度飞桨轻量化推理框架Paddle Lite研发的端与边缘AI服务平台，能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备端。只需上传模型，最快2分种即可获得适配终端硬件/芯片的模型。

可视化操作，零代码即可轻松获取适配本地硬件的端/边缘计算模型。平台使用流程仅简单三步：

支持主流深度学习网络在15+主流AI芯片的适配，支持多种操作系统。

前往网络适配硬件表，可了解具体的加速效果。

深入研究每一款芯片特性，并通过量化裁剪技术，实现不同网络在芯片上的最高性能。平台支持范围简介如下：

上传模型支持6种框架：Caffe (ssd)、PyTorch (1.5) 、TensorFlow (1.13.2)、PaddlePaddle (1.8.3)、MXNet、DarkNet
上传模型支持50+种网络：MobileNet 系列、ResNeXt 系列、DenseNet 系列、Inception/Xception 系列、SSD 系列、YoloV3 系列等
适配10+种AI芯片：通用ARM芯片、通用x86芯片、英伟达GPU、高通Snapdragon GPU/DSP、百度EdgeBoard、英特尔Movidius VPU、华为HiSilicon NPU、华为海思NNIE、苹果A-Bionic等

提供封装完善的本地部署包，提供全套示例工程和Demo，助力快速集成。在纯离线SDK之外，平台还支持便捷的「一键下发」端云协同部署。方便进行端与边缘模型的快速集成应用。

时间	升级说明
2021.1	EasyEdge推出端云协同服务，支持在云端进行端/边缘的设备管理、服务下发等。
2020.7	EasyEdge支持在线体验飞桨开源模型，扫二维码即可在手机端体验飞桨丰富的AI识图能力。
2019.3	EasyEdge的端计算能力集成到EasyDL零门槛AI开发平台中，帮助EasyDL定制AI模型在主流AI硬件的高效适配。
2018.11	EasyEdge正式发布，支持上传本地深度学习模型，并转换成适配主流AI芯片的端计算模型。