PaddleOCR 服务化部署(基于PaddleHub Serving)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PaddleOCR 服务化部署(基于PaddleHub Serving)。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。

最近用到百度飞桨的 PaddleOCR，研究了一下PaddleOCR的服务化部署，简单记录一些部署过程和碰到的问题。

基础环境

paddlepaddle 2.5.2
python 3.7
paddlehub 2.1.0
PaddleOCR 2.6
pip 20

#查看 python 版本
python --version 
#查看pip版本
pip --version
#查看paddlepaddle版本
pip show paddlepaddle

部署过程中也尝试多次，不同版本遇到的问题不尽相同，这里选取其中一组进行部署说明

使用 docker部署`paddlepaddle2.5.2`容器

PaddleOCR 依赖飞桨环境运行，所以需要先安装paddlepaddle环境，默认 docker 已经安装，执行脚本获取paddlepaddle2.5.2 镜像并自动创建名称为 ppocr的容器，网络顺畅的话很快就可以下载完成，下载完成后执行attach命令就可以进入容器继续操作。

官方paddlepaddle2.5.2容器内python版本为3.7，pip版本为20，默认即可。
```
# 下载并创建容器
docker run -p 9997:9997 --name ppocr -itd -v $PWD:/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.5.2 /bin/bash

# 进入容器
docker attach ppocr
```
参数说明

参数说明

-p 指定 docker 映射的端口

-name 指定容器的名称

参数	说明
-p	指定 docker 映射的端口
-name	指定容器的名称

docker 部分常用管理命令

#查看容器情况
docker ps -a

#停止容器
docker stop ppocr

#启动容器
docker  start ppocr

#查看所有镜像
docker  images

以下操作都在容器内进行

安装`paddlehub`

进入容器后执行脚本安装paddlehub，版本为2.1.0

pip3 install paddlehub==2.1.0 --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装过程中会提示typing-extensions版本过低，要求版本要大于4.6.1，卸载当前版本安装指定版本，安装完成后再次执行上述命令安装paddlehub，安装时间较长等待安装完成接口。
```
#卸载当前包
pip uninstall typing-extensions

#安装4.6.1版本
pip3 install typing-extensions==4.6.1
```

安装`PaddleOCR 2.6.0`

PaddleOCR 使用 2.6.0版本

首先从gitee获取PaddleOCR代码，PaddleOCR在gitee仓库的最新版本为2.6.0，在 github仓库的最新版本为2.7.1，2.7.1依赖 python 版本需要>=3.8，此处需要注意.
```
cd /home
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git
```

代码下载完成后进入PaddleOCR文件夹内执行脚本安装依赖包

cd /home/PaddleOCR
#安装依赖包
pip3 install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

`hubserving`服务配置

hubserving服务部署目录下包括文本检测、文本方向分类，文本识别、文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联，版面分析、表格识别和PP-Structure七种服务包，可以按需安装使用，使用前需要下载对应模型并进行配置，以下已文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联服务(ocr_system)和表格识别(structure_table)为例进行说明。

文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联服务(ocr_system)配置

相关模型下载

cd /home/PaddleOCR
mkdir inference && cd inference

# 下载并解压 OCR 文本检测配置
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/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 &&  tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar

# 下载并解压 OCR 文本方向分类模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar

服务配置
文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联服务(ocr_system)配置文件是deploy/hubserving/ocr_system/params.py，包含模型路径和相关参数，这里使用默认配置即可，如果更换模型需要对应修改配置文件。

表格识别服务(structure_table)配置

下载中文表格识别模板

cd /home/PaddleOCR/inference
#下载基于SLANet的中文表格识别模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar && tar xf ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar

服务配置
structure_table默认配置为英文表格识别模型和英文字典，需要调整为中文识别模板和对应的中文字典文件，修改完成保存即可。

#打开配置文件
vim /home/PaddleOCR/deploy/hubserving/structure_table/param.py
#调整模型文件路径为./inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer/
#调整字典文件路径为./ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt

PaddleOCR 服务化部署(基于PaddleHub Serving)

`hubserving`服务安装

服务配置完成就可以安装服务了，后续如果服务相关配置存在变动需要重新执行以下命令安装服务

cd /home/PaddleOCR

#安装ocr_system服务
hub install deploy/hubserving/ocr_system

#安装structure_table服务
hub install deploy/hubserving/structure_table

安装完成

错误1：服务安装时会提示protobuf版本过高，可以卸载当前版本安装指定版本3.20.2即可
```
pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.20.2
```
错误2：服务安装时还会提示cannot import name 'RNNCell' from 'paddle.fluid.layers'

这是因为paddlepaddle2.5.0后没有fluid了，需要修改paddlehub安装包中的/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/paddlehub/compat/task/text_generation_task.py文件，将文件中 paddle.fluid.layers import RNNCell ...换成from paddle.nn import RNNCellBase，对应变量引入也需要修改，修改如下

`hubserving`服务启动

#以后台形式启动ocr_system structure_table 服务
nohup hub serving start -m ocr_system structure_table -p 9997 &

#查看启动日志
tail -f nohup.out

**参数说明**
|  参数 |  说明 |
| ------------ | ------------ |
|  -m | 指定启动的服务名称，多个用空格隔开 |
|  -p | 指定服务端口  |

启动成功
PaddleOCR 服务化部署(基于PaddleHub Serving)
接口访问路径

ocr_system: http://127.0.0.1:9997/predict/ocr_system
structure_table: http://127.0.0.1:9997/predict/structure_table
接口说明

参数说明

请求类型 post

Content-Type application/json

参数格式 {"images":["图片 base64串"]}