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安装
- Docker 安装
- PaddleOCR 安装
- 准备PaddleServing的运行环境,
- 模型转换
- Paddle Serving pipeline部署
- 重启
- 测试
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理(离线部署)
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - CentOS)
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - Docker)推荐
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https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/?page=1&name=cpu
安装
虚机配置:CentOS 7 、 内存:12G、CPU:4核
镜像中集成好了 Python 3.7.12 比较方便
Docker 安装
# 切换进 opt/ppocr 目录,后面 $PWD 挂载时会用到当前的路径
[root@localhost ~]# cd /opt/ppocr/
[root@localhost ppocr]# pwd
/opt/ppocr
[root@localhost ppocr]#
# 获取镜像 -- 没有GPU环境,使用CPU跑了玩玩
[root@localhost ppocr]# docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2
# 创建一个名字为ppocr的docker容器,并将当前目录映射到容器的/paddle目录下
[root@localhost ppocr]# docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2 /bin/bash
# --name ppocr:设定 Docker 的名称,ppocr 是自己设置的名称;
# -it:参数说明容器已和本机交互式运行;
# -v $PWD:/paddle:指定将当前路径(PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径--Linux宿主机的路径,所以执行命令的路径要选好)挂载到容器内部的 /paddle 目录;(相当于 /opt/ppocr 挂载到容器内)
# registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2:指定需要使用的 image 名称,您可以通过docker images命令查看;/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令
# ctrl+P+Q可退出docker 容器,重新进入docker 容器使用如下命令
[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/bash
λ localhost /home
[root@localhost
开头的都是在Linux 服务器上执行
以下命令都是在容器中执行,防止混淆,下面命令省掉了 λ localhost /home
PaddleOCR 安装
# 升级 pip
pip install -U pip
# 容器中已经包含了 paddlepaddle 2.2.2
pip list
# 拉取 PaddleOCR 代码
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git
# 切换进入 PaddleOCR 目录
cd PaddleOCR
# 安装运行所需要的whl包
pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
准备PaddleServing的运行环境,
# 安装serving,用于启动服务
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server-0.8.3-py3-none-any.whl
pip install paddle_serving_server-0.8.3-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装client,用于向服务发送请求
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whl
pip install paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装serving-app
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl
pip install paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
模型转换
首先,下载PP-OCR的inference模型
cd deploy/pdserving/
# 下载并解压 OCR 文本检测模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
# 下载并解压 OCR 文本识别模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
# 用安装的paddle_serving_client把下载的inference模型转换成易于server部署的模型格式。
# 转换检测模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_det_infer/ \
--model_filename inference.pdmodel \
--params_filename inference.pdiparams \
--serving_server ./ppocr_det_v3_serving/ \
--serving_client ./ppocr_det_v3_client/
# 转换识别模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_rec_infer/ \
--model_filename inference.pdmodel \
--params_filename inference.pdiparams \
--serving_server ./ppocr_rec_v3_serving/ \
--serving_client ./ppocr_rec_v3_client/
# 查看文件夹
ll ppocr_det_v3_client ppocr_det_v3_serving ppocr_rec_v3_serving ppocr_rec_v3_client
Paddle Serving pipeline部署
启动服务,测试时使用,窗口关闭服务停止
python web_service.py --config=config.yml
# 启动服务(后台运行),运行日志保存在log.txt
nohup python web_service.py --config=config.yml &>log.txt &
tail -f ./log.txt
重启
# 如果容器停止,重启容器
[root@localhost ppocr]# docker restart ppocr
# 进入容器
[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/bash
# 切换目录
cd PaddleOCR/deploy/pdserving/
# 启动服务
python web_service.py --config=config.yml
# nohup python web_service.py --config=config.yml &>log.txt &
测试
Python 读取图片 转 base64 并生成 JSON
import json
import base64
img_path = r'D:\OpenSource\PaddleOCR-release-2.6\doc\imgs\00006737.jpg';
with open(img_path, 'rb') as file:
image_data1 = file.read()
image = base64.b64encode(image_data1).decode('utf8')
data = {"key": ["image"], "value": [image]}
# 转成 json 字符串
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
格式如下:
{"key": ["image"], "value": ["image base64"]}
将生成的 json - 图片base64,复制到 Postman 中执行如下文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-467063.html
参考 :
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html
https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3946013
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/installation.md
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/deploy/pdserving/README_CN.md文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-467063.html
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