fastdeploy tensorrt 部署

FastDeploy是一个用于快速部署深度学习模型的开源工具。它支持将PaddlePaddle训练的模型进行优化和转换，以适应不同的部署场景。TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理的高性能推理引擎。在FastDeploy中，可以使用TensorRT进行模型的加速和优化，以提高推理性能。

关于FastDeploy和TensorRT的部署，可以参考以下步骤：

1. 首先，需要在Windows系统下安装Visual Studio 2019，并确保安装了CMake和Git。

2. 接下来，可以从FastDeploy的GitHub地址（https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy）或Gitee地址（https://gitee.com/leiqing1/FastDeploy）中获取源码。

3. 根据FastDeploy的文档（https＊＊＊/use_sdk_on_windows_build.md#VisualStudio2019）或Gitee文档（https://gitee.com/leiqing1/FastDeploy/blob/release/0.3.＊＊＊可以了解如何在Windows上构建FastDeploy的SDK。

4. 在构建FastDeploy的SDK时，可以选择是否启用TensorRT支持。如果需要使用TensorRT，需要在CMake配置时指定相应的选项。

5. 构建完成后，可以使用FastDeploy的SDK进行模型的部署。根据FastDeploy的文档，可以了解如何加载和推理模型，并使用TensorRT进行加速。

6. 在部署过程中，还可以根据需要进行模型的优化。FastDeploy提供了一些优化选项，如模型压缩和量化等。