PaddleOCR/deploy/docker/hubserving/README_cn.md

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2020-12-09 23:32:12 +08:00
[English](README.md) | 简体中文
## Docker化部署服务
在日常项目应用中相信大家一般都会希望能通过Docker技术把PaddleOCR服务打包成一个镜像以便在Docker或k8s环境里快速发布上线使用。
本文将提供一些标准化的代码来实现这样的目标。大家通过如下步骤可以把PaddleOCR项目快速发布成可调用的Restful API服务。目前暂时先实现了基于HubServing模式的部署后续作者计划增加PaddleServing模式的部署
## 1.实施前提准备
需要先完成如下基本组件的安装:
a. Docker环境
b. 显卡驱动和CUDA 10.0+GPU
c. NVIDIA Container ToolkitGPUDocker 19.03以上版本可以跳过此步)
d. cuDNN 7.6+GPU
## 2.制作镜像
a.切换至Dockerfile目录需要区分cpu或gpu版本下文以cpu为例gpu版本需要替换一下关键字即可
```
cd deploy/docker/hubserving/cpu
```
c.生成镜像
```
docker build -t paddleocr:cpu .
```
## 3.启动Docker容器
a. CPU 版本
```
sudo docker run -dp 8868:8868 --name paddle_ocr paddleocr:cpu
```
b. GPU 版本 (通过NVIDIA Container Toolkit)
```
sudo nvidia-docker run -dp 8868:8868 --name paddle_ocr paddleocr:gpu
```
c. GPU 版本 (Docker 19.03以上版本,可以直接用如下命令)
```
sudo docker run -dp 8868:8869 --gpus all --name paddle_ocr paddleocr:gpu
```
d. 检查服务运行情况出现Successfully installed ocr_system和Running on http://0.0.0.0:8868 等信息,表示运行成功)
```
docker logs -f paddle_ocr
```
## 4.测试服务
a. 计算待识别图片的Base64编码如果只是测试一下效果可以通过免费的在线工具实现http://tool.chinaz.com/tools/imgtobase/
b. 发送服务请求可参见sample_request.txt中的值
```
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST --data "{\"images\": [\"填入图片Base64编码(需要删除'data:image/jpg;base64,'\"]}" http://localhost:8868/predict/ocr_system
```
c. 返回结果(如果调用成功,会返回如下结果)
```
{"msg":"","results":[[{"confidence":0.8403433561325073,"text":"约定","text_region":[[345,377],[641,390],[634,540],[339,528]]},{"confidence":0.8131805658340454,"text":"最终相遇","text_region":[[356,532],[624,530],[624,596],[356,598]]}]],"status":"0"}
```