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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)
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 Toolkit(GPU,Docker 19.03以上版本可以跳过此步) d. cuDNN 7.6+(GPU)
a.切换至Dockerfile目录(注: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 .
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
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,如: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)
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