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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 Toolkit（GPU，Docker 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（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 .
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，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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