目录

  • 安装
    • Docker 安装
    • PaddleOCR 安装
    • 准备PaddleServing的运行环境，
    • 模型转换
    • Paddle Serving pipeline部署
    • 重启
  • 测试

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https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/?page=1&name=cpu

安装

虚机配置：CentOS 7 、 内存：12G、CPU：4核
镜像中集成好了 Python 3.7.12 比较方便

Docker 安装

# 切换进 opt/ppocr 目录，后面 $PWD 挂载时会用到当前的路径[root@localhost ~]# cd /opt/ppocr/[root@localhost ppocr]# pwd/opt/ppocr[root@localhost ppocr]# # 获取镜像 -- 没有GPU环境，使用CPU跑了玩玩[root@localhost ppocr]# docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2# 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下[root@localhost ppocr]# docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2 /bin/bash# --name ppocr：设定 Docker 的名称，ppocr 是自己设置的名称；# -it：参数说明容器已和本机交互式运行；# -v $PWD:/paddle：指定将当前路径（PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径--Linux宿主机的路径，所以执行命令的路径要选好）挂载到容器内部的 /paddle 目录；（相当于 /opt/ppocr 挂载到容器内）# registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2：指定需要使用的 image 名称，您可以通过docker images命令查看；/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令# ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/bashλ localhost /home

[root@localhost 开头的都是在Linux 服务器上执行
以下命令都是在容器中执行，防止混淆，下面命令省掉了 λ localhost /home

PaddleOCR 安装

# 升级 pip pip install -U pip# 容器中已经包含了 paddlepaddle 2.2.2pip list# 拉取 PaddleOCR 代码git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git# 切换进入 PaddleOCR 目录cd PaddleOCR# 安装运行所需要的whl包pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

准备PaddleServing的运行环境，

# 安装serving，用于启动服务wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server-0.8.3-py3-none-any.whlpip install paddle_serving_server-0.8.3-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 安装client，用于向服务发送请求wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whlpip install paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 安装serving-appwget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whlpip install paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

模型转换

首先，下载PP-OCR的inference模型

cd deploy/pdserving/ # 下载并解压 OCR 文本检测模型wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -O 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 -O ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar &&  tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar# 用安装的paddle_serving_client把下载的inference模型转换成易于server部署的模型格式。# 转换检测模型python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_det_infer/ \                                         --model_filename inference.pdmodel          \                                         --params_filename inference.pdiparams       \                                         --serving_server ./ppocr_det_v3_serving/ \                                         --serving_client ./ppocr_det_v3_client/# 转换识别模型python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_rec_infer/ \                                         --model_filename inference.pdmodel          \                                         --params_filename inference.pdiparams       \                                         --serving_server ./ppocr_rec_v3_serving/  \                                         --serving_client ./ppocr_rec_v3_client/# 查看文件夹ll ppocr_det_v3_client ppocr_det_v3_serving ppocr_rec_v3_serving ppocr_rec_v3_client

Paddle Serving pipeline部署

启动服务，测试时使用，窗口关闭服务停止python web_service.py --config=config.yml# 启动服务（后台运行），运行日志保存在log.txtnohup python web_service.py --config=config.yml &>log.txt &tail -f ./log.txt

重启

# 如果容器停止，重启容器[root@localhost ppocr]# docker restart ppocr# 进入容器[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/bash# 切换目录cd PaddleOCR/deploy/pdserving/# 启动服务python web_service.py --config=config.yml

测试

Python 读取图片 转 base64 并生成 JSON

import jsonimport base64img_path = r'D:\OpenSource\PaddleOCR-release-2.6\doc\imgs\00006737.jpg';with open(img_path, 'rb') as file:    image_data1 = file.read()image = base64.b64encode(image_data1).decode('utf8')data = {"key": ["image"], "value": [image]}# 转成 json 字符串json_str = json.dumps(data)print(json_str)

格式如下：

{"key": ["image"], "value": ["image base64"]}

将生成的 json – 图片base64，复制到 Postman 中执行如下

参考 ：
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html
https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3946013
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/installation.md
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/deploy/pdserving/README_CN.md