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# FAQ

## <b>Q：PaddleX是什么？</b>

A：PaddleX 是由飞桨团队推出的一款精选模型和产线的低代码开发工具，旨在为开发者提供一个更加便捷和高效的开发环境。这款工具不仅支持国内外多款主流硬件的模型训练和推理，还能够兼容多种不同的系统配置，从而满足用户在不同应用场景下的需求。PaddleX 的应用范围非常广泛，覆盖了工业、能源、金融、交通、教育等多个行业领域，能够为这些行业提供专业的支持和解决方案。通过使用 PaddleX ，开发者可以更容易地将深度学习技术应用于实际的产业实践中，从而实现技术的落地和转化，促进各行业的数字化转型和智能化升级。



## <b>Q：什么是产线？什么是模块？二者有何关系？</b>

A：在 PaddleX 中，模块被定义为实现基本功能的最小单位，这意味着每一个模块都承担着特定的任务，例如文本检测等基本功能。在这个框架下，产线则是由一个或多个模块共同作用所实现的实际功能，这种功能的整合通常会形成更复杂的应用场景，例如光学字符识别（OCR）等技术。因此，模块和产线之间的关系可以理解为基础与应用之间的关系，模块作为最小单位，提供了构建的基础，而产线则是这些基础模块经过合理组合与配置后所展现出来的实际应用效果。这种设计方式使得用户能够灵活地选择和组合不同的模块，以便实现他们所需的功能，从而极大地提升了开发的灵活性和效率。官方的产线也支持用户使用高性能部署、服务化部署等部署能力。



## <b>Q：怎样选择wheel包安装模式和插件安装模式？</b>

A：若您在使用 PaddleX 的过程中，应用场景主要集中于模型推理与集成，那么我们强烈推荐您选择一种更加便捷和轻量的安装方式，即 Wheel 包安装模式。这种安装模式旨在为用户提供一个快速、简单的安装体验，特别适合于需要迅速部署和集成模型的场景。使用 Wheel 包安装可以显著减少安装过程中的复杂性，避免不必要的配置问题，从而让开发者能够将更多的时间和精力集中在模型的实际应用和优化上。无论您是新手还是有经验的开发者，这种轻量化的安装方式都将为您的工作流程带来极大的便利。因此，在进行模型推理与集成时，选择 Wheel 包安装模式无疑会让您的整个开发过程更加高效流畅。



## <b>Q：PaddleX和星河零代码产线的区别是什么？</b>

A：星河零代码产线是PaddleX 的云端载体，底层代码与PaddleX保持一致，可以认为是云端PaddleX。星河零代码产线的设计理念是让用户能够在无需深入了解编程和算法知识的情况下，快速构建和部署模型应用，在此基础上，星河零代码产线也提供了很多特色产线，如可以使用少量样本训练高精度模型，如使用多模型融合方案解决复杂时序问题等。PaddleX 是一种本地开发工具，它为用户提供了强大的功能，支持进行更深入的二次开发。这意味着开发者可以在 PaddleX 的基础上，根据自己的需求进行灵活的调整和扩展，创建出更符合特定应用场景的解决方案。且PaddleX提供了丰富的模型接口，支持用户自由地组合模型使用。



## <b>Q：如何从之前训练的模型继续训练？</b>

A：在调用 `train` 接口时，将 `pretrain_weights` 参数设置为之前保存的模型路径即可继续训练。



## <b>Q：PaddleX保存的几种模型有什么区别？如何区分？</b>

A：不同类型的模型用途如下：

1. **正常训练保存模型**：可用于加载预测、作为预训练模型、导出部署模型；
3. **导出部署模型**：用于服务端部署，不可用于预训练；

区分方法：查看模型目录下的 `model.yml` 文件中的 `status` 字段：
- `Normal`: 正常模型
- `Infer`: 部署模型



## <b>Q：每次训练都需要重新下载预训练模型，能否只下载一次？</b>

A：可以：
1. 参考上述方式手动管理模型；
2. 设置全局预训练模型缓存路径，例如：`paddlex.pretrain_dir='/usrname/paddlex'`，已下载模型将不会重复下载。



## <b>Q：当我在使用PaddleX的过程中遇到问题，应该怎样反馈呢？</b>

A：欢迎来[讨论区](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/discussions)与海量开发者一起交流！若您发现了PaddleX的错误或不足，也欢迎向我们[提出issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/issues)，值班同学将尽快为您解答问题。
