基于 CPU 在docker 中部署PaddleOCR-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于 CPU 在docker 中部署PaddleOCR。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 拉取镜像

docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.0

注：写该文章时，Paddle 最新版本为2.5.1，但是在实际安装中会出现与 PaddleHub 2.3.1版本的冲突，故采用2.4.0版本

2. 构建并进入容器

docker run --name paddle_docker -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.0 /bin/bash

3. 安装paddlehub

pip install paddlehub==2.3.1

4. 下载paddleocr项目文件

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git /PaddleOCR

5. 安装项目所需包

pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

注：
如果是拉取的最新版的PaddleOCR代码（写该文章时最新版未release-2.7），pillow可能会安装不成功，10.0.0版本需要python 3.8+以上版本，经过测试安装pillow=9.5.0亦可

6. 下载并解压模型文件

mkdir -p /PaddleOCR/inference/

# 下载文本检测模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -P /PaddleOCR/inference/
tar xf /PaddleOCR/inference/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -C /PaddleOCR/inference/

# 下载文本识别模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar -P /PaddleOCR/inference/
tar xf /PaddleOCR/inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar -C /PaddleOCR/inference/

 # 下载方向检测模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar -P /PaddleOCR/inference/
tar xf /PaddleOCR/inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar -C /PaddleOCR/inference/

7. 安装OCR模块

hub install deploy/hubserving/ocr_system/

paddlecloud/paddleocr server cpu版本,docker,容器,运维

8. 启动服务

hub serving start --modules [Module1==Version1, Module2==Version2, ...] \
                    --port XXXX \
                    --use_multiprocess \
                    --workers \

参数	用途
–modules/-m	PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出，当不指定Version，默认选择最新版本
–port/-p	服务端口，默认为8866
–use_multiprocess	是否启用并发方式，默认为单进程方式，推荐多核CPU机器使用此方式，Windows操作系统只支持单进程模式
–workers	在并发方式下指定的并发任务数，默认为2*cpu_count-1，其中cpu_count为CPU核数
配置文件启动(支持CPU、GPU)

hub serving start -c config.json
其中，config.json格式如下：
{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 2
}

init_args中的可配参数与module.py中的_initialize函数接口一致。其中，当use_gpu为true时，表示使用GPU启动服务。
predict_args中的可配参数与module.py中的predict函数接口一致。

注意：

使用配置文件启动服务时，其他参数会被忽略。
如果使用GPU预测(即，use_gpu置为true)，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，如：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，否则不用设置。
use_gpu不可与use_multiprocess同时为true

9. 参考意见

可直接通过官方提供的Dockerfile文件部署，但是官方文件没有考虑版本问题，所以直接安装过程中可能出现各种包冲突问题。
地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/deploy/docker/hubserving/cpu/Dockerfile
该部署方式默认不启用cpu加速，如果需要开启cpu加速可以去如下文件中(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/deploy/hubserving/ocr_system/module.py)中修改enable_mkldnn参数未True，截止文章发布日期，pp-ocr-v4不支持该参数。
不推荐使用默认workers，调用量较大情况下，速度会很慢，尤其在开启CPU加速情况下，cpu资源耗费会更大，请合理分配workers。
worker挂掉会自动重启，内存不够会报内存溢出error