前提要求

• 服務器的部署需要鑒于先前安裝配置的docker環境，因此相關步驟查看我之前的博客? ??參考鏈接

服務部署

先前介紹

• 參考鏈接 官方推薦
• 本博客采用基于HubServing的部署，這種方式已經集成到PaddleOCR里面，在先前的docker鏡像里面就可以看到
• 如果已經推出了鏡像，請使用這個命令進入鏡像? ? sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
• 其中ppocr為容器的名字 使用docker ps -a的names一列就可以看到這個字段

種類劃分

• 檢測

• ?識別
• 2階段串聯

• 本博客以2階段串聯作為樣例進行講解，其余兩個模塊也是類似的

準備環境

• 安裝paddlehub

pip3 install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 安裝paddlepaddle

pip3 install paddlepaddle --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 在Linux下設置環境變量?

export PYTHONPATH=.

?安裝服務模塊

• 安裝檢測+識別串聯服務模塊
• 這條命令很麻煩，有時候會無緣無故的報錯，我也是嘗試了各種不同的安裝版本才不錯了，如果出現問題只能上GitHub的官方主頁去找答案，會有解決的辦法，祝你好運。

hub install deploy/hubserving/ocr_system/

• 這個過程會出現 缺失xxx模塊的問題
• 先前配置docker的時候已經指定了使用python=3.7，因此安裝缺失模塊的時候使用命令 pip3 install??

啟動服務

• 命令行命令啟動（僅支持CPU）

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

• 參數

參數用途

--modules/-m	PaddleHub Serving預安裝模型，以多個Module==Version鍵值對的形式列出 當不指定Version時，默認選擇最新版本
--port/-p	服務端口，默認為8866
--use_multiprocess	是否啟用并發方式，默認為單進程方式，推薦多核CPU機器使用此方式 Windows操作系統只支持單進程方式
--workers	在并發方式下指定的并發任務數，默認為2*cpu_count-1，其中cpu_count為CPU核數

• 如啟動串聯服務：?hub serving start -m ocr_system? ?這樣就完成了一個服務化API的部署，使用默認端口號8866

發送預測請求

• 配置好服務端，可使用以下命令發送預測請求，獲取預測結果:
• python tools/test_hubserving.py server_url image_path

? 參數

• server_url：服務地址，格式為

http://[ip_address]:[port]/predict/[module_name] 例如，如果使用配置文件啟動檢測、識別、檢測+識別2階段服務，那么發送請求的url將分別是： http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_det http://127.0.0.1:8867/predict/ocr_rec http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system

• image_path：測試圖像路徑，可以是單張圖片路徑，也可以是圖像集合目錄路徑
• 訪問示例?python tools/test_hubserving.py http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_system ./doc/imgs/

返回結果格式說明

• 返回結果為列表（list），列表中的每一項為詞典（dict），詞典一共可能包含3種字段，信息如下：

字段名稱數據類型意義

text	str	文本內容
confidence	float	文本識別置信度
text_region	list	文本位置坐標

修改模塊

• 參考鏈接

啟動服務

檢測識別

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于HubServing的PaddleOCR部署的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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