手把手带你学习如何在小程序、网页前端部署AI模型

通过浏览器访问网页获取信息、或进入小程序玩一些有趣的应用往往是现在互联网用户每日必不可少的一件事。能够在前端环境实现AI能力，将会为用户体验插上一对腾飞的翅膀。传统的智能化效果由于模型大小、设备机器算力的问题，多数部署是放在服务端实现。但部署在服务端，需要多次与服务器进行网络上的信息交互，导致用户体验被大打折扣。

随着硬件设备迅速发展，在web前端或小程序实现AI能力也成为了可能。相比服务器部署，前端部署有效避免了网络延迟，离线预测的能力提供给用户实时性的体验。与此同时，前端部署由于不需要将用户的数据传到云端，在节省云端计算资源的同时，可以更好的保护用户的隐私安全。

为了在浏览器等Web前端场景中应用百度AI能力，百度相关技术团队孵化出Paddle.js，用于帮助企业以及前端工程师更加简单地将智能化因素引入前端环境中。

Paddle.js 作为国内首个开源 JavaScript 深度学习库，能协助企业在浏览器、小程序等环境快速实现商品识别、AR 试妆、肢体预测及OCR等人工智能应用。无需用户下载app，企业可直接提供网址或小程序，让用户扫码使用，使用户体验变得更加便捷和轻量化。

一般的端测部署方案往往需要将企业开发的模型下载到本地进行离线预测，用户可以轻易看到企业开发者设计调试好的模型，极大增加了模型的不安全性。为此Paddle.js提供了一套完整的模型加密解决方案，使开发者无需担忧自己的模型被他人使用。在性能方面，Paddle.js支持WebGL，WebGPU和CPU等多个计算方案，使开发者可以选择适合模型的backend，增加计算速度。

在飞桨五月份即将推出的“端侧AI部署月”系列讲座活动中，我们将为大家详细讲解Paddle.js的使用场景，并将手把手的带大家进行在浏览器中处理实时视频流，并快速部署的案例。敬请期待！

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