ocr通过paddle serving部署 docker
时间: 2023-11-29 17:06:45 浏览: 63
以下是通过Paddle Serving部署OCR的Docker的步骤:
1.首先,需要拉取Paddle Serving的镜像。可以使用以下命令拉取最新版本的Paddle Serving镜像:
```shell
docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-cpu
```
2.接下来,需要将OCR模型部署到Paddle Serving中。可以使用以下命令将模型部署到Paddle Serving中:
```shell
python3 -m paddle_serving_server.serve --model ocr_system --port 9292 --gpu_id 0
```
其中,`ocr_system`是OCR模型的名称,`9292`是服务端口号,`0`是GPU的ID。
3.最后,需要使用Docker将Paddle Serving部署到容器中。可以使用以下命令将Paddle Serving部署到Docker容器中:
```shell
docker run -p 9292:9292 -it hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-cpu
```
其中,`9292`是服务端口号。
相关问题
ocr通过paddle serving部署
OCR(Optical Character Recognition)是一种将图像中的文字转换为可编辑和可搜索文本的技术。Paddle Serving是一个高性能、灵活、易用的模型服务部署框架,可以帮助用户快速部署和管理机器学习模型服务。以下是通过Paddle Serving部署OCR的步骤:
1. 准备OCR模型和标签文件。可以使用PaddleOCR等OCR模型,标签文件是一个包含所有类别名称的文本文件。
2. 安装Paddle Serving。可以使用pip安装Paddle Serving:
```shell
pip install paddle-serving-server paddle-serving-client
```
3. 启动Paddle Serving服务端。可以使用以下命令启动服务端:
```shell
# 启动服务端
serving --model ocr_system/ --port 9292 --gpu_id 0
```
其中,--model指定OCR模型的路径,--port指定服务端口号,--gpu_id指定使用的GPU编号。
4. 在客户端中使用OCR服务。可以使用以下Python代码调用OCR服务:
```python
from paddle_serving_client import Client
from paddle_serving_app.reader import OCRReader
from paddle_serving_app.reader import Sequential, URL2Image
from paddle_serving_app.reader import Resize, File2Image
from paddle_serving_app.reader import Div, Normalize, Transpose
from paddle_serving_app.reader import ToTensor, KeepKeys
client = Client()
client.load_client_config("ocr_system/serving_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9292"])
ocr_reader = OCRReader()
ocr_reader.init_hook()
seq = Sequential([
URL2Image(), Resize(resize_short=736),
Div(255.0),
Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225], True),
Transpose((2, 0, 1)),
ToTensor(),
KeepKeys(keys=["image"])
])
with open("doc/imgs_words_det.jpg", "rb") as f:
image_data = f.read()
image = seq({"url": image_data})["image"]
fetch_map = client.predict(feed={"image": image}, fetch=["ctc_greedy_decoder_0.tmp_0"])
print(fetch_map)
```
其中,--model指定OCR模型的路径,--port指定服务端口号,--gpu_id指定使用的GPU编号。
paddledetection部署
paddledetection是一个强大的目标检测和实例分割工具库,它基于PaddlePaddle深度学习框架,为用户提供高效、灵活的模型训练和部署解决方案。要部署paddledetection,首先需要准备好训练好的模型和相应的权重参数文件。然后,可以选择合适的部署方案,包括单机部署、分布式部署和移动端部署等。
对于单机部署,可以使用PaddlePaddle的预测库来加载训练好的模型和权重参数,并通过简单的API调用实现目标检测和实例分割的功能。对于需要更高性能的场景,可以考虑使用PaddlePaddle Serving来进行预测服务的部署,实现模型的高并发、低延迟的在线推理。
对于分布式部署,可以考虑使用PaddlePaddle的分布式训练和预测框架,将模型和数据进行分布式存储和计算,提高训练和推理的效率和性能。
对于移动端部署,可以使用PaddlePaddle提供的移动端预测库,将模型进行压缩和优化,然后部署到移动设备上,实现在移动端进行目标检测和实例分割的功能。
总之,paddledetection的部署可以根据不同的场景和需求选择合适的部署方案,从而实现高效、灵活的模型部署和应用。 PaddleDetection的部署可以提供高效、灵活的部署解决方案。需要根据具体的场景和需求选择合适的方式。
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