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Add Hub-Convert docs.

docs/deploy/hub_serving.md

+# 轻量级服务化部署
+## 简介
+借助`PaddleHub-Serving`，可以将`PaddleX`的`Inference Model`进行快速部署，以提供在线预测的能力。
+
+关于`PaddleHub-Serving`的更多信息，可参照[PaddleHub-Serving](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/docs/tutorial/serving.md)。
+
+**注意：使用此方式部署，需确保自己Python环境中PaddleHub的版本高于1.8.0, 可在命令终端输入`pip show paddlehub`确认版本信息。**
+
+
+下面，我们按照步骤，实现将一个图像分类模型[MobileNetV3_small_ssld](https://bj.bcebos.com/paddlex/models/mobilenetv3_small_ssld_imagenet.tar.gz)转换成`PaddleHub`的预训练模型，并利用`PaddleHub-Serving`实现一键部署。
+
+
+# 模型部署
+
+## 1 部署模型准备
+部署模型的格式均为目录下包含`__model__`，`__params__`和`model.yml`三个文件，如若不然，则参照[部署模型导出文档](./export_model.md)进行导出。
+
+## 2 模型转换
+首先，我们将`PaddleX`的`Inference Model`转换成`PaddleHub`的预训练模型，使用命令`hub convert`即可一键转换，对此命令的说明如下：
+
+```shell
+$ hub convert --model_dir XXXX \
+              --module_name XXXX \
+              --module_version XXXX \
+              --output_dir XXXX
+```
+**参数**：
+
+|参数|用途|
+|-|-|
+|--model_dir/-m|`PaddleX Inference Model`所在的目录|
+|--module_name/-n|生成预训练模型的名称|
+|--module_version/-v|生成预训练模型的版本，默认为`1.0.0`|
+|--output_dir/-o|生成预训练模型的存放位置，默认为`{module_name}_{timestamp}`|
+
+因此，我们仅需要一行命令即可完成预训练模型的转换。
+
+```shell
+ hub convert --model_dir mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub --module_name mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub
+```
+
+转换成功后会打印提示信息，如下：
+```shell
+$ The converted module is stored in `MobileNetV3_small_ssld_hub_1596077881.868501`.
+```
+等待生成成功的提示后，我们就在输出目录中得到了一个`PaddleHub`的一个预训练模型。
+
+## 3 模型安装
+在模型转换一步中，我们得到了一个`.tar.gz`格式的预训练模型压缩包，在进行部署之前需要先安装到本机，使用命令`hub install`即可一键安装，对此命令的说明如下：
+```shell
+$ hub install ${MODULE}
+```
+其中${MODULE}为要安装的预训练模型文件路径。
+
+因此，我们使用`hub install`命令安装：
+```shell
+hub install MobileNetV3_small_ssld_hub_1596077881.868501/mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub.tar.gz
+```
+安装成功后会打印提示信息，如下：
+```shell
+$ Successfully installed mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub
+```
+
+## 4 模型部署
+下面，我们只需要使用`hub serving`命令即可完成模型的一键部署，对此命令的说明如下：
+```shell
+$ hub serving start --modules/-m [Module1==Version1, Module2==Version2, ...] \
+                    --port/-p XXXX
+                    --config/-c XXXX
+```
+
+**参数**：
+
+|参数|用途|
+|-|-|
+|--modules/-m|PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出<br>*`当不指定Version时，默认选择最新版本`*|
+|--port/-p|服务端口，默认为8866|
+|--config/-c|使用配置文件配置模型|
+
+因此，我们仅需要一行代码即可完成模型的部署，如下：
+
+```shell
+$ hub serving start -m mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub
+```
+等待模型加载后，此预训练模型就已经部署在机器上了。
+
+我们还可以使用配置文件对部署的模型进行更多配置，配置文件格式如下：
+```json
+{
+  "modules_info": {
+    "mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub": {
+      "init_args": {
+        "version": "1.0.0"
+      },
+      "predict_args": {
+        "batch_size": 1,
+        "use_gpu": false
+      }
+    }
+  },
+  "port": 8866
+}
+
+```
+|参数|用途|
+|-|-|
+|modules_info|PaddleHub Serving预安装模型，以字典列表形式列出，key为模型名称。其中:<br>`init_args`为模型加载时输入的参数，等同于`paddlehub.Module(**init_args)`<br>`predict_args`为模型预测时输入的参数，以`mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub`为例，等同于`mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub.batch_predict(**predict_args)`
+|port|服务端口，默认为8866|
+
+## 5 测试
+在第二步模型安装的同时，会生成一个客户端请求示例，存放在模型安装目录，默认为`${HUB_HOME}/.paddlehub/modules`，对于此例，我们可以在`~/.paddlehub/modules/mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub`找到此客户端示例`serving_client_demo.py`，代码如下：
+
+```python
+# coding: utf8
+import requests
+import json
+import cv2
+import base64
+
+
+def cv2_to_base64(image):
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 获取图片的base64编码格式
+    img1 = cv2_to_base64(cv2.imread("IMAGE_PATH1"))
+    img2 = cv2_to_base64(cv2.imread("IMAGE_PATH2"))
+    data = {'images': [img1, img2]}
+    # 指定content-type
+    headers = {"Content-type": "application/json"}
+    # 发送HTTP请求
+    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub"
+    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
+
+    # 打印预测结果
+    print(r.json()["results"])
+```
+使用的测试图片如下：
+
+![](../train/images/test.jpg)
+
+将代码中的`IMAGE_PATH1`改成想要进行预测的图片路径后，在命令行执行：
+```python
+python ~/.paddlehub/module/MobileNetV3_small_ssld_hub/serving_client_demo.py
+```
+即可收到预测结果，如下：
+```shell
+[[{'category': 'envelope', 'category_id': 549, 'score': 0.2141510397195816}]]
+````
+
+到此，我们就完成了`PaddleX`模型的一键部署。

docs/deploy/index.rst

@@ -7,6 +7,7 @@
    :caption: 文档目录:
 
    export_model.md
+   hub_serving.md
    server/index
    nvidia-jetson.md
    paddlelite/index