ModelZooStd.md

# 仓库目录结构
* 除预训练模型外其他文件总大小尽量不要超过50M
```
    Project
    ├── dataset
    │   ├── filename1
    │             ├── xxx.png
    │             ├── xxx.png
    │             └── ...
    │   └── filename2
    │             ├── xxx.png
    │             ├── xxx.png
    │             └── ...
    ├── doc
    │   ├── xxx.png
    │   └── xxx.png
    │── icon.png
    ├── README.md
    ├── requirements.txt
    ├── model.properties
    ├── dirs
    │   ├── code_file1.py
    │   ├── code_file2.py
    └── └── code_file3.py
```

* icon.png：模型的图标文件，上传者需放至项目根目录供前端读取，所需算法类别图标可到 [飞书->云文档->云盘->icon](https://r0ddbu55vzx.feishu.cn/drive/folder/AgoUfBk5IlYTV1dBz2YcGSYUnDf) 查找，放入仓库后的图标文件，需要将名称从`类别名称`修改为`icon`，如`OCR.png`修改为`icon.png`。
![icon](./icon.png)

* README.md：参照下图。
![img](./doc/readme.png)

* requirements.txt：模型依赖统一写到此文件，与NV相关的库请注释，以免安装错误。
```
说明：数据基本由公司网盘储存并提供url下载或直接读取，数据信息介绍由超算互联网商城提供，内部无数据时提供官网下载地址。
```
* 需要提供迷你数据集以供使用者快速上手项目。

* model.properties：
```
# 模型唯一标识
modelCode=Project ID(GitLab创建项目后查看名称下面的Project ID即可，注意此ID为hpccube下GitLab生成的ID，不可编造。例如:365)
# 模型名称
modelName=模型名称(同项目名称,模型名_深度学习框架：模型名为源github项目名(官方名称)，深度学习框架名采用小写格式。例如:Janus_pytorch,resnet50_tensorflow)
# 模型描述
modelDescription=简要描述此模型(尽量50字以内)
# 运行过程
processType=推理,训练(标签用英文逗号隔开。)
# 算法类别
appCategory=OCR(与icon图标名称一致，请勿随意命名, 全部类别请查看：https://r0ddbu55vzx.feishu.cn/drive/folder/AgoUfBk5IlYTV1dBz2YcGSYUnDf)
# 框架类型
frameType=paddle(说明使用的算法框架, 多个标签用英文逗号隔开。)
# 加速卡类型
accelerateType=BW1000,K100AI(设备为项目中所运行模型测试所用的加速卡，以帮助用户在光源可快速进行目标选型。)
```

* 增加LICENSE（必要），源github无LICENSE则在LICENSE里填：None LICENSE Currently.