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deploy/paddleserving/readme.md

-../../docs/zh_CN/inference_deployment/paddle_serving_deploy.md
+# 模型服务化部署
+- [1. 简介](#1)
+- [2. Serving 安装](#2)
+- [3. 图像分类服务部署](#3)
+    - [3.1 模型转换](#3.1)
+    - [3.2 服务部署和请求](#3.2)
+- [4. 图像识别服务部署](#4)
+  - [4.1 模型转换](#4.1)
+  - [4.2 服务部署和请求](#4.2)
+- [5. FAQ](#5)
+
+<a name="1"></a>
+## 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。
+
+<a name="2"></a>
+## 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
+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
+```
+
+进入 docker 后，需要安装 Serving 相关的 python 包。
+
+```shell
+pip3 install paddle-serving-client==0.7.0
+pip3 install paddle-serving-server==0.7.0 # CPU
+pip3 install paddle-serving-app==0.7.0
+pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102 #GPU with CUDA10.2 + TensorRT6
+# 其他GPU环境需要确认环境再选择执行哪一条
+pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6
+pip3 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)
+
+* 如果希望部署 CPU 服务，可以安装 serving-server 的 cpu 版本，安装命令如下。
+
+```shell
+pip install paddle-serving-server
+```
+
+## 3. 图像分类服务部署
+<a name="3.1"></a>
+### 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。下面以经典的 ResNet50_vd 模型为例，介绍如何部署图像分类服务。
+- 进入工作目录：
+```shell
+cd deploy/paddleserving
+```
+- 下载 ResNet50_vd 的 inference 模型：
+```shell
+# 下载并解压 ResNet50_vd 模型
+wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar && tar xf ResNet50_vd_infer.tar
+```
+- 用 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 ResNet50_vd 模型
+python3 -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/
+```
+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，具备如下格式：
+```
+|- ResNet50_vd_server/
+  |- 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
+```
+得到模型文件之后，需要修改 serving_server_conf.prototxt 中的 alias 名字：将 `fetch_var` 中的 `alias_name` 改为 `prediction`
+
+**备注**:  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。这样，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。
+修改后的 serving_server_conf.prototxt 如下所示:
+```
+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: true
+  fetch_type: 1
+  shape: -1
+}
+```
+<a name="3.2"></a>
+### 3.2 服务部署和请求
+paddleserving 目录包含了启动 pipeline 服务和发送预测请求的代码，包括：
+```shell
+__init__.py
+config.yml                 # 启动服务的配置文件
+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
+classification_web_service.py    # 启动pipeline服务端的脚本
+```
+
+- 启动服务：
+```shell
+# 启动服务，运行日志保存在 log.txt
+python3 classification_web_service.py &>log.txt &
+```
+成功启动服务后，log.txt 中会打印类似如下日志
+![](./imgs/start_server.png)
+
+- 发送请求：
+```shell
+# 发送服务请求
+python3 pipeline_http_client.py
+```
+成功运行后，模型预测的结果会打印在 cmd 窗口中，结果示例为：
+![](./imgs/results.png)
+
+<a name="4"></a>
+## 4.图像识别服务部署
+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。 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。
+<a name="4.1"></a>
+## 4.1 模型转换
+- 下载通用检测 inference 模型和通用识别 inference 模型
+```
+cd deploy
+# 下载并解压通用识别模型
+wget -P models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
+cd models
+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
+```
+- 转换识别 inference 模型为 Serving 模型：
+```
+# 转换识别模型
+python3 -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/
+```
+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。修改 `general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_serving/` 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：
+```
+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: true
+  fetch_type: 1
+  shape: -1
+}
+```
+- 转换通用检测 inference 模型为 Serving 模型：
+```
+# 转换通用检测模型
+python3 -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/
+```
+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。
+
+**注意:** 此处不需要修改 `picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_serving/` 目录下的 serving_server_conf.prototxt 中的 alias 名字。
+
+- 下载并解压已经构建后的检索库 index
+```
+cd ../
+wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v1.0.tar && tar -xf drink_dataset_v1.0.tar
+```
+<a name="4.2"></a>
+## 4.2 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 pipeline 服务和发送预测请求的代码，包括：
+```
+__init__.py
+config.yml                    # 启动服务的配置文件
+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
+```
+- 启动服务：
+```
+# 启动服务，运行日志保存在 log.txt
+python3 recognition_web_service.py &>log.txt &
+```
+成功启动服务后，log.txt 中会打印类似如下日志
+![](./imgs/start_server_shitu.png)
+
+- 发送请求：
+```
+python3 pipeline_http_client.py
+```
+成功运行后，模型预测的结果会打印在 cmd 窗口中，结果示例为：
+![](./imgs/results_shitu.png)
+
+<a name="5"></a>
+## 5.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：
+```
+unset https_proxy
+unset http_proxy
+```
+
+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/develop/python/examples/imagenet)