From 8284b6bd6caf22a7dad466a7eda7097a8493d5dd Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: HtdrogenSulfate <490868991@qq.com>
Date: Fri, 17 Jun 2022 05:51:42 +0000
Subject: [PATCH] change symbolic link to markdown file
---
.../classification_serving_deploy.md | 241 ++++++++++++++-
.../recognition_serving_deploy.md | 282 +++++++++++++++++-
2 files changed, 521 insertions(+), 2 deletions(-)
mode change 120000 => 100644 docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md
mode change 120000 => 100644 docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md
diff --git a/docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md b/docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md
deleted file mode 120000
index da7321d1..00000000
--- a/docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../deploy/paddleserving/readme.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md b/docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md
new file mode 100644
index 00000000..f33202a5
--- /dev/null
+++ b/docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md
@@ -0,0 +1,240 @@
+简体中文 | [English](../../../deploy/paddleserving/readme_en.md)
+
+# 分类模型服务化部署
+
+## 目录
+
+- [1. 简介](#1-简介)
+- [2. Serving 安装](#2-serving-安装)
+- [3. 图像分类服务部署](#3-图像分类服务部署)
+- [3.1 模型转换](#31-模型转换)
+- [3.2 服务部署和请求](#32-服务部署和请求)
+ - [3.2.1 Python Serving](#321-python-serving)
+ - [3.2.2 C++ Serving](#322-c-serving)
+- [4.FAQ](#4faq)
+
+
+## 1. 简介
+
+[Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving) 旨在帮助深度学习开发者轻松部署在线预测服务，支持一键部署工业级的服务能力、客户端和服务端之间高并发和高效通信、并支持多种编程语言开发客户端。
+
+该部分以 HTTP 预测服务部署为例，介绍怎样在 PaddleClas 中使用 PaddleServing 部署模型服务。目前只支持 Linux 平台部署，暂不支持 Windows 平台。
+
+
+## 2. Serving 安装
+
+Serving 官网推荐使用 docker 安装并部署 Serving 环境。首先需要拉取 docker 环境并创建基于 Serving 的 docker。
+
+```shell
+# 启动GPU docker
+docker pull paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel
+nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel bash
+nvidia-docker exec -it test bash
+
+# 启动CPU docker
+docker pull paddlepaddle/serving:0.7.0-devel
+docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.7.0-devel bash
+docker exec -it test bash
+```
+
+进入 docker 后，需要安装 Serving 相关的 python 包。
+```shell
+python3.7 -m pip install paddle-serving-client==0.7.0
+python3.7 -m pip install paddle-serving-app==0.7.0
+python3.7 -m pip install faiss-cpu==1.7.1post2
+
+#若为CPU部署环境:
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server==0.7.0 # CPU
+python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0 # CPU
+
+#若为GPU部署环境
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102 # GPU with CUDA10.2 + TensorRT6
+python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0 # GPU with CUDA10.2
+
+#其他GPU环境需要确认环境再选择执行哪一条
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post112 # GPU with CUDA11.2 + TensorRT8
+```
+
+* 如果安装速度太慢，可以通过 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 更换源，加速安装过程。
+* 其他环境配置安装请参考：[使用Docker安装Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.7.0/doc/Install_CN.md)
+
+
+
+## 3. 图像分类服务部署
+
+下面以经典的 ResNet50_vd 模型为例，介绍如何部署图像分类服务。
+
+
+### 3.1 模型转换
+
+使用 PaddleServing 做服务化部署时，需要将保存的 inference 模型转换为 Serving 模型。
+- 进入工作目录：
+ ```shell
+ cd deploy/paddleserving
+ ```
+- 下载并解压 ResNet50_vd 的 inference 模型：
+ ```shell
+ # 下载 ResNet50_vd inference 模型
+ wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar
+ # 解压 ResNet50_vd inference 模型
+ tar xf ResNet50_vd_infer.tar
+ ```
+- 用 paddle_serving_client 命令把下载的 inference 模型转换成易于 Server 部署的模型格式：
+ ```shell
+ # 转换 ResNet50_vd 模型
+ python3.7 -m paddle_serving_client.convert \
+ --dirname ./ResNet50_vd_infer/ \
+ --model_filename inference.pdmodel \
+ --params_filename inference.pdiparams \
+ --serving_server ./ResNet50_vd_serving/ \
+ --serving_client ./ResNet50_vd_client/
+ ```
+ 上述命令中参数具体含义如下表所示
+ | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
+ | ----------------- | ---- | ------------------ | ------------------------------------------------------------ |
+ | `dirname` | str | - | 需要转换的模型文件存储路径，Program结构文件和参数文件均保存在此目录。 |
+ | `model_filename` | str | None | 存储需要转换的模型Inference Program结构的文件名称。如果设置为None，则使用 `__model__` 作为默认的文件名 |
+ | `params_filename` | str | None | 存储需要转换的模型所有参数的文件名称。当且仅当所有模型参数被保>存在一个单独的二进制文件中，它才需要被指定。如果模型参数是存储在各自分离的文件中，设置它的值为None |
+ | `serving_server` | str | `"serving_server"` | 转换后的模型文件和配置文件的存储路径。默认值为serving_server |
+ | `serving_client` | str | `"serving_client"` | 转换后的客户端配置文件存储路径。默认值为serving_client |
+
+ ResNet50_vd 推理模型转换完成后，会在当前文件夹多出 `ResNet50_vd_serving` 和 `ResNet50_vd_client` 的文件夹，具备如下结构：
+ ```shell
+ ├── ResNet50_vd_serving/
+ │ ├── inference.pdiparams
+ │ ├── inference.pdmodel
+ │ ├── serving_server_conf.prototxt
+ │ └── serving_server_conf.stream.prototxt
+ │
+ └── ResNet50_vd_client/
+ ├── serving_client_conf.prototxt
+ └── serving_client_conf.stream.prototxt
+ ```
+
+- Serving 为了兼容不同模型的部署，提供了输入输出重命名的功能。让不同的模型在推理部署时，只需要修改配置文件的 `alias_name` 即可，无需修改代码即可完成推理部署。因此在转换完毕后需要分别修改 `ResNet50_vd_serving` 下的文件 `serving_server_conf.prototxt` 和 `ResNet50_vd_client` 下的文件 `serving_client_conf.prototxt`，将 `fetch_var` 中 `alias_name:` 后的字段改为 `prediction`，修改后的 `serving_server_conf.prototxt` 和 `serving_client_conf.prototxt` 如下所示:
+ ```log
+ feed_var {
+ name: "inputs"
+ alias_name: "inputs"
+ is_lod_tensor: false
+ feed_type: 1
+ shape: 3
+ shape: 224
+ shape: 224
+ }
+ fetch_var {
+ name: "save_infer_model/scale_0.tmp_1"
+ alias_name: "prediction"
+ is_lod_tensor: false
+ fetch_type: 1
+ shape: 1000
+ }
+ ```
+
+### 3.2 服务部署和请求
+
+paddleserving 目录包含了启动 pipeline 服务、C++ serving服务和发送预测请求的代码，主要包括：
+```shell
+__init__.py
+classification_web_service.py # 启动pipeline服务端的脚本
+config.yml # 启动pipeline服务的配置文件
+pipeline_http_client.py # http方式发送pipeline预测请求的脚本
+pipeline_rpc_client.py # rpc方式发送pipeline预测请求的脚本
+readme.md # 分类模型服务化部署文档
+run_cpp_serving.sh # 启动C++ Serving部署的脚本
+test_cpp_serving_client.py # rpc方式发送C++ serving预测请求的脚本
+```
+
+#### 3.2.1 Python Serving
+
+- 启动服务：
+ ```shell
+ # 启动服务，运行日志保存在 log.txt
+ python3.7 classification_web_service.py &>log.txt &
+ ```
+
+- 发送请求：
+ ```shell
+ # 发送服务请求
+ python3.7 pipeline_http_client.py
+ ```
+ 成功运行后，模型预测的结果会打印在客户端中，如下所示：
+ ```log
+ {'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['label', 'prob'], 'value': ["['daisy']", '[0.9341402053833008]'], 'tensors': []}
+ ```
+- 关闭服务
+如果服务程序在前台运行，可以按下`Ctrl+C`来终止服务端程序；如果在后台运行，可以使用kill命令关闭相关进程，也可以在启动服务程序的路径下执行以下命令来终止服务端程序：
+ ```bash
+ python3.7 -m paddle_serving_server.serve stop
+ ```
+ 执行完毕后出现`Process stopped`信息表示成功关闭服务。
+
+
+#### 3.2.2 C++ Serving
+
+与Python Serving不同，C++ Serving客户端调用 C++ OP来预测，因此在启动服务之前，需要编译并安装 serving server包，并设置 `SERVING_BIN`。
+
+- 编译并安装Serving server包
+ ```shell
+ # 进入工作目录
+ cd PaddleClas/deploy/paddleserving
+ # 一键编译安装Serving server、设置 SERVING_BIN
+ source ./build_server.sh python3.7
+ ```
+ **注：**[build_server.sh](./build_server.sh#L55-L62)所设定的路径可能需要根据实际机器上的环境如CUDA、python版本等作一定修改，然后再编译。
+
+- 修改客户端文件 `ResNet50_vd_client/serving_client_conf.prototxt` ，将 `feed_type:` 后的字段改为20，将第一个 `shape:` 后的字段改为1并删掉其余的 `shape` 字段。
+ ```log
+ feed_var {
+ name: "inputs"
+ alias_name: "inputs"
+ is_lod_tensor: false
+ feed_type: 20
+ shape: 1
+ }
+ ```
+- 修改 [`test_cpp_serving_client`](./test_cpp_serving_client.py) 的部分代码
+ 1. 修改 [`load_client_config`](./test_cpp_serving_client.py#L28) 处的代码，将 `load_client_config` 后的路径改为 `ResNet50_vd_client/serving_client_conf.prototxt` 。
+ 2. 修改 [`feed={"inputs": image}`](./test_cpp_serving_client.py#L45) 处的代码，将 `inputs` 改为与 `ResNet50_vd_client/serving_client_conf.prototxt` 中 `feed_var` 字段下面的 `name` 一致。由于部分模型client文件中的 `name` 为 `x` 而不是 `inputs` ，因此使用这些模型进行C++ Serving部署时需要注意这一点。
+
+- 启动服务：
+ ```shell
+ # 启动服务， 服务在后台运行，运行日志保存在 nohup.txt
+ # CPU部署
+ bash run_cpp_serving.sh
+ # GPU部署并指定0号卡
+ bash run_cpp_serving.sh 0
+ ```
+
+- 发送请求：
+ ```shell
+ # 发送服务请求
+ python3.7 test_cpp_serving_client.py
+ ```
+ 成功运行后，模型预测的结果会打印在客户端中，如下所示：
+ ```log
+ prediction: daisy, probability: 0.9341399073600769
+ ```
+- 关闭服务：
+ 如果服务程序在前台运行，可以按下`Ctrl+C`来终止服务端程序；如果在后台运行，可以使用kill命令关闭相关进程，也可以在启动服务程序的路径下执行以下命令来终止服务端程序：
+ ```bash
+ python3.7 -m paddle_serving_server.serve stop
+ ```
+ 执行完毕后出现`Process stopped`信息表示成功关闭服务。
+
+## 4.FAQ
+
+**Q1**： 发送请求后没有结果返回或者提示输出解码报错
+
+**A1**： 启动服务和发送请求时不要设置代理，可以在启动服务前和发送请求前关闭代理，关闭代理的命令是：
+```shell
+unset https_proxy
+unset http_proxy
+```
+
+**Q2**： 启动服务后没有任何反应
+
+**A2**： 可以检查`config.yml`中`model_config`对应的路径是否存在，文件夹命名是否正确
+
+更多的服务部署类型，如 `RPC 预测服务` 等，可以参考 Serving 的[github 官网](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/v0.9.0/examples)
diff --git a/docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md b/docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md
deleted file mode 120000
index 3692c7f6..00000000
--- a/docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-../../../deploy/paddleserving/recognition/readme.md
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md b/docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md
new file mode 100644
index 00000000..d6adc5d2
--- /dev/null
+++ b/docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md
@@ -0,0 +1,281 @@
+简体中文 | [English](../../../deploy/paddleserving/recognition/readme_en.md)
+
+# 识别模型服务化部署
+
+## 目录
+
+ - [1. 简介](#1-简介)
+ - [2. Serving 安装](#2-serving-安装)
+ - [3. 图像识别服务部署](#3-图像识别服务部署)
+ - [3.1 模型转换](#31-模型转换)
+ - [3.2 服务部署和请求](#32-服务部署和请求)
+ - [3.2.1 Python Serving](#321-python-serving)
+ - [3.2.2 C++ Serving](#322-c-serving)
+ - [4. FAQ](#4-faq)
+
+
+## 1. 简介
+
+[Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving) 旨在帮助深度学习开发者轻松部署在线预测服务，支持一键部署工业级的服务能力、客户端和服务端之间高并发和高效通信、并支持多种编程语言开发客户端。
+
+该部分以 HTTP 预测服务部署为例，介绍怎样在 PaddleClas 中使用 PaddleServing 部署模型服务。目前只支持 Linux 平台部署，暂不支持 Windows 平台。
+
+
+## 2. Serving 安装
+
+Serving 官网推荐使用 docker 安装并部署 Serving 环境。首先需要拉取 docker 环境并创建基于 Serving 的 docker。
+
+```shell
+# 启动GPU docker
+docker pull paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel
+nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel bash
+nvidia-docker exec -it test bash
+
+# 启动CPU docker
+docker pull paddlepaddle/serving:0.7.0-devel
+docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.7.0-devel bash
+docker exec -it test bash
+```
+
+进入 docker 后，需要安装 Serving 相关的 python 包。
+```shell
+python3.7 -m pip install paddle-serving-client==0.7.0
+python3.7 -m pip install paddle-serving-app==0.7.0
+python3.7 -m pip install faiss-cpu==1.7.1post2
+
+#若为CPU部署环境:
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server==0.7.0 # CPU
+python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0 # CPU
+
+#若为GPU部署环境
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102 # GPU with CUDA10.2 + TensorRT6
+python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0 # GPU with CUDA10.2
+
+#其他GPU环境需要确认环境再选择执行哪一条
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6
+python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post112 # GPU with CUDA11.2 + TensorRT8
+```
+
+* 如果安装速度太慢，可以通过 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 更换源，加速安装过程。
+* 其他环境配置安装请参考：[使用Docker安装Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.7.0/doc/Install_CN.md)
+
+
+
+
+## 3. 图像识别服务部署
+
+使用 PaddleServing 做图像识别服务化部署时，**需要将保存的多个 inference 模型都转换为 Serving 模型**。 下面以 PP-ShiTu 中的超轻量图像识别模型为例，介绍图像识别服务的部署。
+
+
+### 3.1 模型转换
+
+- 进入工作目录：
+ ```shell
+ cd deploy/
+ ```
+- 下载通用检测 inference 模型和通用识别 inference 模型
+ ```shell
+ # 创建并进入models文件夹
+ mkdir models
+ cd models
+ # 下载并解压通用识别模型
+ wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
+ tar -xf general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
+ # 下载并解压通用检测模型
+ wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar
+ tar -xf picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar
+ ```
+- 转换通用识别 inference 模型为 Serving 模型：
+ ```shell
+ # 转换通用识别模型
+ python3.7 -m paddle_serving_client.convert \
+ --dirname ./general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer/ \
+ --model_filename inference.pdmodel \
+ --params_filename inference.pdiparams \
+ --serving_server ./general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/ \
+ --serving_client ./general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/
+ ```
+ 上述命令的参数含义与[#3.1 模型转换](#3.1)相同
+ 通用识别 inference 模型转换完成后，会在当前文件夹多出 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/` 和 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/` 的文件夹，具备如下结构：
+ ```shell
+ ├── general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/
+ │ ├── inference.pdiparams
+ │ ├── inference.pdmodel
+ │ ├── serving_server_conf.prototxt
+ │ └── serving_server_conf.stream.prototxt
+ │
+ └── general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/
+ ├── serving_client_conf.prototxt
+ └── serving_client_conf.stream.prototxt
+ ```
+- 转换通用检测 inference 模型为 Serving 模型：
+ ```shell
+ # 转换通用检测模型
+ python3.7 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer/ \
+ --model_filename inference.pdmodel \
+ --params_filename inference.pdiparams \
+ --serving_server ./picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_serving/ \
+ --serving_client ./picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_client/
+ ```
+ 上述命令的参数含义与[#3.1 模型转换](#3.1)相同
+
+ 识别推理模型转换完成后，会在当前文件夹多出 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/` 和 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/` 的文件夹。分别修改 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/` 和 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/` 目录下的 `serving_server_conf.prototxt` 中的 `alias` 名字： 将 `fetch_var` 中的 `alias_name` 改为 `features`。 修改后的 `serving_server_conf.prototxt` 内容如下
+
+ ```log
+ feed_var {
+ name: "x"
+ alias_name: "x"
+ is_lod_tensor: false
+ feed_type: 1
+ shape: 3
+ shape: 224
+ shape: 224
+ }
+ fetch_var {
+ name: "save_infer_model/scale_0.tmp_1"
+ alias_name: "features"
+ is_lod_tensor: false
+ fetch_type: 1
+ shape: 512
+ }
+ ```
+ 通用检测 inference 模型转换完成后，会在当前文件夹多出 `picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_serving/` 和 `picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_client/` 的文件夹，具备如下结构：
+ ```shell
+ ├── picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_serving/
+ │ ├── inference.pdiparams
+ │ ├── inference.pdmodel
+ │ ├── serving_server_conf.prototxt
+ │ └── serving_server_conf.stream.prototxt
+ │
+ └── picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_client/
+ ├── serving_client_conf.prototxt
+ └── serving_client_conf.stream.prototxt
+ ```
+ 上述命令中参数具体含义如下表所示
+ | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
+ | ----------------- | ---- | ------------------ | ------------------------------------------------------------ |
+ | `dirname` | str | - | 需要转换的模型文件存储路径，Program结构文件和参数文件均保存在此目录。 |
+ | `model_filename` | str | None | 存储需要转换的模型Inference Program结构的文件名称。如果设置为None，则使用 `__model__` 作为默认的文件名 |
+ | `params_filename` | str | None | 存储需要转换的模型所有参数的文件名称。当且仅当所有模型参数被保>存在一个单独的二进制文件中，它才需要被指定。如果模型参数是存储在各自分离的文件中，设置它的值为None |
+ | `serving_server` | str | `"serving_server"` | 转换后的模型文件和配置文件的存储路径。默认值为serving_server |
+ | `serving_client` | str | `"serving_client"` | 转换后的客户端配置文件存储路径。默认值为serving_client |
+
+- 下载并解压已经构建后完成的检索库 index
+ ```shell
+ # 回到deploy目录
+ cd ../
+ # 下载构建完成的检索库 index
+ wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v1.0.tar
+ # 解压构建完成的检索库 index
+ tar -xf drink_dataset_v1.0.tar
+ ```
+
+### 3.2 服务部署和请求
+
+**注意：** 识别服务涉及到多个模型，出于性能考虑采用 PipeLine 部署方式。Pipeline 部署方式当前不支持 windows 平台。
+- 进入到工作目录
+ ```shell
+ cd ./deploy/paddleserving/recognition
+ ```
+ paddleserving 目录包含启动 Python Pipeline 服务、C++ Serving 服务和发送预测请求的代码，包括：
+ ```shell
+ __init__.py
+ config.yml # 启动python pipeline服务的配置文件
+ pipeline_http_client.py # http方式发送pipeline预测请求的脚本
+ pipeline_rpc_client.py # rpc方式发送pipeline预测请求的脚本
+ recognition_web_service.py # 启动pipeline服务端的脚本
+ readme.md # 识别模型服务化部署文档
+ run_cpp_serving.sh # 启动C++ Pipeline Serving部署的脚本
+ test_cpp_serving_client.py # rpc方式发送C++ Pipeline serving预测请求的脚本
+ ```
+
+
+#### 3.2.1 Python Serving
+
+- 启动服务：
+ ```shell
+ # 启动服务，运行日志保存在 log.txt
+ python3.7 recognition_web_service.py &>log.txt &
+ ```
+
+- 发送请求：
+ ```shell
+ python3.7 pipeline_http_client.py
+ ```
+ 成功运行后，模型预测的结果会打印在客户端中，如下所示：
+ ```log
+ {'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['result'], 'value': ["[{'bbox': [345, 95, 524, 576], 'rec_docs': '红牛-强化型', 'rec_scores': 0.79903316}]"], 'tensors': []}
+ ```
+
+
+#### 3.2.2 C++ Serving
+
+与Python Serving不同，C++ Serving客户端调用 C++ OP来预测，因此在启动服务之前，需要编译并安装 serving server包，并设置 `SERVING_BIN`。
+- 编译并安装Serving server包
+ ```shell
+ # 进入工作目录
+ cd PaddleClas/deploy/paddleserving
+ # 一键编译安装Serving server、设置 SERVING_BIN
+ bash ./build_server.sh python3.7
+ ```
+ **注：**[build_server.sh](../build_server.sh#L55-L62)所设定的路径可能需要根据实际机器上的环境如CUDA、python版本等作一定修改，然后再编译。
+
+- C++ Serving使用的输入输出格式与Python不同，因此需要执行以下命令，将4个文件复制到下的文件覆盖掉[3.1](#31-模型转换)得到文件夹中的对应4个prototxt文件。
+ ```shell
+ # 进入PaddleClas/deploy目录
+ cd PaddleClas/deploy/
+
+ # 覆盖prototxt文件
+ \cp ./paddleserving/recognition/preprocess/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/*.prototxt ./models/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/
+ \cp ./paddleserving/recognition/preprocess/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/*.prototxt ./models/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_client/
+ \cp ./paddleserving/recognition/preprocess/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_client/*.prototxt ./models/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_client/
+ \cp ./paddleserving/recognition/preprocess/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_serving/*.prototxt ./models/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_serving/
+ ```
+
+- 启动服务：
+ ```shell
+ # 进入工作目录
+ cd PaddleClas/deploy/paddleserving/recognition
+
+ # 端口号默认为9400；运行日志默认保存在 log_PPShiTu.txt 中
+ # CPU部署
+ bash run_cpp_serving.sh
+ # GPU部署，并指定第0号卡
+ bash run_cpp_serving.sh 0
+ ```
+
+- 发送请求：
+ ```shell
+ # 发送服务请求
+ python3.7 test_cpp_serving_client.py
+ ```
+ 成功运行后，模型预测的结果会打印在客户端中，如下所示：
+ ```log
+ WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR
+ I0614 03:01:36.273097 6084 naming_service_thread.cpp:202] brpc::policy::ListNamingService("127.0.0.1:9400"): added 1
+ I0614 03:01:37.393564 6084 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=1107.82ms,server_cost=1101.75ms.
+ [{'bbox': [345, 95, 524, 585], 'rec_docs': '红牛-强化型', 'rec_scores': 0.8073724}]
+ ```
+
+- 关闭服务
+如果服务程序在前台运行，可以按下`Ctrl+C`来终止服务端程序；如果在后台运行，可以使用kill命令关闭相关进程，也可以在启动服务程序的路径下执行以下命令来终止服务端程序：
+ ```bash
+ python3.7 -m paddle_serving_server.serve stop
+ ```
+ 执行完毕后出现`Process stopped`信息表示成功关闭服务。
+
+
+## 4. FAQ
+
+**Q1**： 发送请求后没有结果返回或者提示输出解码报错
+
+**A1**： 启动服务和发送请求时不要设置代理，可以在启动服务前和发送请求前关闭代理，关闭代理的命令是：
+```shell
+unset https_proxy
+unset http_proxy
+```
+**Q2**： 启动服务后没有任何反应
+
+**A2**： 可以检查`config.yml`中`model_config`对应的路径是否存在，文件夹命名是否正确
+
+更多的服务部署类型，如 `RPC 预测服务` 等，可以参考 Serving 的[github 官网](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/v0.9.0/examples)
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