首先编写一个函数将将PaddlePaddle训练好的模型转换为Inference模型。转换后的模型可以保存为pdmodel和pdiparams两个文件。 接下来读取pdmodel和pdiparams文件，并使用它们创建 一个PaddlePaddle的Inference引擎。然后利用socket库读取用户上传的医疗数据文件.nii，将其输入到Inference引擎中，并获得模型输出。将模型输出封装成JSON格式，并将其返回给前端页面

感谢您的提问。根据您的需求，以下是一个参考答案：

首先，您可以通过PaddlePaddle框架提供的paddle.static.InputSpec来定义输入的形状和数据类型，这样可以用于后续的预测。

import paddle
import numpy as np

def export_inference_model(model_dir, model_filename, params_filename, input_shape):
    with paddle.fluid.dygraph.guard(paddle.fluid.CPUPlace()):
        model = paddle.fluid.dygraph.gpt.GPT2Model( \
            vocab_size = 30000,
            hidden_size = 1024,
            n_layer = 24,
            n_head = 16)
        model.eval()

        input_spec = paddle.static.InputSpec(shape=[None, input_shape], dtype='int64')
        traced_layer = paddle.jit.to_static(model, input_spec=input_spec)

        model_dict = traced_layer.state_dict()
        paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(model_dict, model_dir + model_filename)
        paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(model, model_dir + params_filename)

此处我们定义了一个函数 `export_inference_model`，该函数用于将训练好的模型转换为Inference模型，输入参数包括模型存储文件夹路径，模型文件名和参数文件名，以及数据的形状和类型。

在函数中，我们首先定义了PaddlePaddle的GPT2模型，接着将定义的GPT2模型传给PaddlePaddle的TracedLayer，再用PaddlePaddle的保存模型API保存转换后的模型为pdmodel 和 pdiparams两个文件。由于PaddlePaddle支持动态图和静态图的混合编程，因此使用TracedLayer可以将动态图转换为静态图以提升性能。

接下来我们可以用PaddlePaddle框架提供的`fluid.io.load_params` API来读取参数文件，然后再用`paddle.jit.load` API加载模型文件，最后传入参数文件来创建PaddlePaddle的Inference引擎：

def create_inference_engine(model_dir):
    params_filename = "pdiparams"
    model_filename = "pdmodel"
    with paddle.fluid.dygraph.guard(paddle.fluid.CPUPlace()):
        state_dict, _ = paddle.fluid.dygraph.load_dygraph(model_dir + model_filename)
        model = paddle.jit.load(model_dir + model_filename, use_code_cache=False)
        model.set_dict(state_dict)
        model.eval()

    return model

接着，我们可以使用Python内置的socket编程来接收诊断数据，并将其转换为numpy数组格式，然后输入到PaddlePaddle的Inference引擎中进行预测，并将预测结果封装为JSON格式返回给前端页面：

import socket
import json
import struct

def predict(socket):
    data = socket.recv(8192)

    header_len = 4
    header_buf = data[:header_len]
    header = struct.unpack('>i', header_buf)[0]

    json_str = data[header_len:header_len+header].decode('utf-8')
    json_obj = json.loads(json_str)

    nii_file_data = np.array(json_obj['data'])
    nii_file_data = nii_file_data.astype("int64")
    nii_file_data_expanded = np.expand_dims(nii_file_data, axis =0)

    model = create_inference_engine(model_dir)
    ret = model(paddle.to_tensor(nii_file_data_expanded))

    # create response JSON object with prediction results
    response = {"prediction":ret.numpy().tolist()[0]}
    response_json = json.dumps(response)

    # send response
    header = struct.pack('>i', len(response_json))
    socket.sendall(header + response_json.encode('utf-8'))

    # close connection
    socket.close()

最后，您可以在主程序中通过监听端口的方式接收用户上传的医疗数据文件.nii，并调用上述 predict 函数来进行预测和返回结果。

请注意，在实际生产环境中，还需要进行错误处理和安全性检查等环节，请根据实际情况进行相应优化。