README_CN.md 13.3 KB
Newer Older
J
Jiawei Wang 已提交
1 2 3 4 5
<p align="center">
    <br>
<img src='https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo%2FLogoMakr-3Bd2NM-300dpi.png' width = "600" height = "130">
    <br>
<p>
6

J
Jiawei Wang 已提交
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
<p align="center">
    <br>
    <a href="https://travis-ci.com/PaddlePaddle/Serving">
        <img alt="Build Status" src="https://img.shields.io/travis/com/PaddlePaddle/Serving/develop">
    </a>
    <img alt="Release" src="https://img.shields.io/badge/Release-0.0.3-yellowgreen">
    <img alt="Issues" src="https://img.shields.io/github/issues/PaddlePaddle/Serving">
    <img alt="License" src="https://img.shields.io/github/license/PaddlePaddle/Serving">
    <img alt="Slack" src="https://img.shields.io/badge/Join-Slack-green">
    <br>
<p>
W
wangjiawei04 已提交
18

J
Jiawei Wang 已提交
19
<h2 align="center">动机</h2>
J
Jiawei Wang 已提交
20

J
Jiawei Wang 已提交
21
Paddle Serving 旨在帮助深度学习开发者轻易部署在线预测服务。 **本项目目标**: 当用户使用 [Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) 训练了一个深度神经网络,就同时拥有了该模型的预测服务。
J
Jiawei Wang 已提交
22

B
barrierye 已提交
23 24 25
<p align="center">
    <img src="doc/demo.gif" width="700">
</p>
W
wangjiawei04 已提交
26

J
Jiawei Wang 已提交
27
<h2 align="center">核心功能</h2>
J
Jiawei Wang 已提交
28

W
wangjiawei04 已提交
29
- 与Paddle训练紧密连接,绝大部分Paddle模型可以 **一键部署**.
J
Jiawei Wang 已提交
30 31 32 33
- 支持 **工业级的服务能力** 例如模型管理,在线加载,在线A/B测试等.
- 支持 **分布式键值对索引** 助力于大规模稀疏特征作为模型输入.
- 支持客户端和服务端之间 **高并发和高效通信**.
- 支持 **多种编程语言** 开发客户端,例如Golang,C++和Python.
W
wangjiawei04 已提交
34 35
- **可伸缩框架设计** 可支持不限于Paddle的模型服务.

J
Jiawei Wang 已提交
36
<h2 align="center">安装</h2>
W
wangjiawei04 已提交
37

B
barrierye 已提交
38
**强烈建议**您在**Docker内构建**Paddle Serving,请查看[如何在Docker中运行PaddleServing](doc/RUN_IN_DOCKER_CN.md)
B
barrierye 已提交
39

M
MRXLT 已提交
40 41
```
# 启动 CPU Docker
B
barrierye 已提交
42 43
docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest
docker run -p 9292:9292 --name test -dit hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest
M
MRXLT 已提交
44 45 46 47
docker exec -it test bash
```
```
# 启动 GPU Docker
B
barrierye 已提交
48 49
nvidia-docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-gpu
nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-gpu
M
MRXLT 已提交
50 51
nvidia-docker exec -it test bash
```
W
wangjiawei04 已提交
52 53
```shell
pip install paddle-serving-client
M
MRXLT 已提交
54 55
pip install paddle-serving-server # CPU
pip install paddle-serving-server-gpu # GPU
W
wangjiawei04 已提交
56 57
```

M
MRXLT 已提交
58
您可能需要使用国内镜像源(例如清华源, 在pip命令中添加`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`)来加速下载。
59

M
MRXLT 已提交
60 61
如果需要使用develop分支编译的安装包,请从[最新安装包列表](./doc/LATEST_PACKAGES.md)中获取下载地址进行下载,使用`pip install`命令进行安装。

M
MRXLT 已提交
62 63
客户端安装包支持Centos 7和Ubuntu 18,或者您可以使用HTTP服务,这种情况下不需要安装客户端。

J
Jiawei Wang 已提交
64
<h2 align="center">快速启动示例</h2>
W
wangjiawei04 已提交
65

J
Jiawei Wang 已提交
66
<h3 align="center">波士顿房价预测</h3>
J
Jiawei Wang 已提交
67

W
wangjiawei04 已提交
68 69 70 71 72
``` shell
wget --no-check-certificate https://paddle-serving.bj.bcebos.com/uci_housing.tar.gz
tar -xzf uci_housing.tar.gz
```

J
Jiawei Wang 已提交
73
Paddle Serving 为用户提供了基于 HTTP 和 RPC 的服务
J
Jiawei Wang 已提交
74

J
Jiawei Wang 已提交
75

J
Jiawei Wang 已提交
76
<h3 align="center">HTTP服务</h3>
J
Jiawei Wang 已提交
77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

Paddle Serving提供了一个名为`paddle_serving_server.serve`的内置python模块,可以使用单行命令启动RPC服务或HTTP服务。如果我们指定参数`--name uci`,则意味着我们将拥有一个HTTP服务,其URL为$IP:$PORT/uci/prediction`。

``` shell
python -m paddle_serving_server.serve --model uci_housing_model --thread 10 --port 9292 --name uci
```
<center>

| Argument | Type | Default | Description |
|--------------|------|-----------|--------------------------------|
| `thread` | int | `4` | Concurrency of current service |
| `port` | int | `9292` | Exposed port of current service to users|
| `name` | str | `""` | Service name, can be used to generate HTTP request url |
| `model` | str | `""` | Path of paddle model directory to be served |
M
MRXLT 已提交
91
| `mem_optim` | bool | `False` | Enable memory optimization |
M
MRXLT 已提交
92
| `ir_optim` | bool | `False` | Enable analysis and optimization of calculation graph |
M
MRXLT 已提交
93
| `use_mkl` (Only for cpu version) | bool | `False` | Run inference with MKL |
J
Jiawei Wang 已提交
94 95 96 97 98

我们使用 `curl` 命令来发送HTTP POST请求给刚刚启动的服务。用户也可以调用python库来发送HTTP POST请求,请参考英文文档 [requests](https://requests.readthedocs.io/en/master/)。
</center>

``` shell
M
MRXLT 已提交
99
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"feed":[{"x": [0.0137, -0.1136, 0.2553, -0.0692, 0.0582, -0.0727, -0.1583, -0.0584, 0.6283, 0.4919, 0.1856, 0.0795, -0.0332]}], "fetch":["price"]}' http://127.0.0.1:9292/uci/prediction
J
Jiawei Wang 已提交
100 101
```

J
Jiawei Wang 已提交
102
<h3 align="center">RPC服务</h3>
J
Jiawei Wang 已提交
103

J
Jiawei Wang 已提交
104
用户还可以使用`paddle_serving_server.serve`启动RPC服务。 尽管用户需要基于Paddle Serving的python客户端API进行一些开发,但是RPC服务通常比HTTP服务更快。需要指出的是这里我们没有指定`--name`。
J
Jiawei Wang 已提交
105 106 107 108

``` shell
python -m paddle_serving_server.serve --model uci_housing_model --thread 10 --port 9292
```
W
wangjiawei04 已提交
109 110

``` python
J
Jiawei Wang 已提交
111
# A user can visit rpc service through paddle_serving_client API
W
wangjiawei04 已提交
112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122
from paddle_serving_client import Client

client = Client()
client.load_client_config("uci_housing_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9292"])
data = [0.0137, -0.1136, 0.2553, -0.0692, 0.0582, -0.0727,
        -0.1583, -0.0584, 0.6283, 0.4919, 0.1856, 0.0795, -0.0332]
fetch_map = client.predict(feed={"x": data}, fetch=["price"])
print(fetch_map)

```
J
Jiawei Wang 已提交
123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
在这里,`client.predict`函数具有两个参数。 `feed`是带有模型输入变量别名和值的`python dict`。 `fetch`被要从服务器返回的预测变量赋值。 在该示例中,在训练过程中保存可服务模型时,被赋值的tensor名为`"x"`和`"price"`。

<h2 align="center">Paddle Serving预装的服务</h2>

<h3 align="center">中文分词模型</h4>

- **介绍**: 
``` shell
本示例为中文分词HTTP服务一键部署
```

- **下载服务包**: 
``` shell
wget --no-check-certificate https://paddle-serving.bj.bcebos.com/lac/lac_model_jieba_web.tar.gz
```
- **启动web服务**: 
``` shell
tar -xzf lac_model_jieba_web.tar.gz
python lac_web_service.py jieba_server_model/ lac_workdir 9292
```
- **客户端请求示例**: 
``` shell
M
MRXLT 已提交
145
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"feed":[{"words": "我爱北京天安门"}], "fetch":["word_seg"]}' http://127.0.0.1:9292/lac/prediction
J
Jiawei Wang 已提交
146 147 148
```
- **返回结果示例**: 
``` shell
J
Jiawei Wang 已提交
149
{"word_seg":"我|爱|北京|天安门"}
J
Jiawei Wang 已提交
150 151 152 153 154 155 156
```

<h3 align="center">图像分类模型</h4>

- **介绍**: 
``` shell
图像分类模型由Imagenet数据集训练而成,该服务会返回一个标签及其概率
M
MRXLT 已提交
157
注意:本示例需要安装paddle-serving-server-gpu
J
Jiawei Wang 已提交
158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175
```

- **下载服务包**: 
``` shell
wget --no-check-certificate https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/imagenet_demo.tar.gz
```
- **启动web服务**: 
``` shell
tar -xzf imagenet_demo.tar.gz
python image_classification_service_demo.py resnet50_serving_model
```
- **客户端请求示例**: 

<p align="center">
    <br>
<img src='https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/daisy.jpg' width = "200" height = "200">
    <br>
<p>
176

J
Jiawei Wang 已提交
177
``` shell
M
MRXLT 已提交
178
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"feed":[{"url": "https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/daisy.jpg"}], "fetch": ["score"]}' http://127.0.0.1:9292/image/prediction
J
Jiawei Wang 已提交
179 180 181 182 183 184
```
- **返回结果示例**: 
``` shell
{"label":"daisy","prob":0.9341403245925903}
```

J
Jiawei Wang 已提交
185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
<h3 align="center">更多示例</h3>

| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名              | Bert-Base-Baike                                              |
| 下载链接                | [https://paddle-serving.bj.bcebos.com/bert_example/bert_seq128.tar.gz](https://paddle-serving.bj.bcebos.com/bert_example%2Fbert_seq128.tar.gz) |
| 客户端/服务端代码     | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/bert |
| 介绍                | 获得一个中文语句的语义表示          |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名         | Resnet50-Imagenet                                            |
| 下载链接                | [https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/ResNet50_vd.tar.gz](https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example%2FResNet50_vd.tar.gz) |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imagenet |
| 介绍        | 获得一张图片的图像语义表示              |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名       | Resnet101-Imagenet                                           |
| 下载链接                | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/ResNet101_vd.tar.gz |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imagenet |
| 介绍      | 获得一张图片的图像语义表示              |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名        | CNN-IMDB                                                     |
| 下载链接                | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo/imdb_model.tar.gz |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imdb |
| 介绍       | 从一个中文语句获得类别及其概率           |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名         | LSTM-IMDB                                                    |
| 下载链接               | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo/imdb_model.tar.gz |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imdb |
| 介绍        | 从一个英文语句获得类别及其概率            |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名         | BOW-IMDB                                                     |
| 下载链接                | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo/imdb_model.tar.gz |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imdb |
| 介绍       | 从一个英文语句获得类别及其概率            |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名         | Jieba-LAC                                                    |
| 下载链接                | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/lac/lac_model.tar.gz    |
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/lac |
| 介绍       | 获取中文语句的分词                |



| Key                | Value                                                        |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- |
| 模型名         | DNN-CTR                                                      |
M
MRXLT 已提交
253
| 下载链接                | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/criteo_ctr_example/criteo_ctr_demo_model.tar.gz                    |
J
Jiawei Wang 已提交
254 255 256 257 258
| 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/criteo_ctr |
| 介绍        | 从项目的特征向量中获得点击概率        |



J
Jiawei Wang 已提交
259 260 261 262 263 264 265 266 267 268
<h2 align="center">文档</h2>

### 新手教程
- [怎样保存用于Paddle Serving的模型?](doc/SAVE_CN.md)
- [端到端完成从训练到部署全流程](doc/TRAIN_TO_SERVICE_CN.md)
- [十分钟构建Bert-As-Service](doc/BERT_10_MINS_CN.md)

### 开发者教程
- [如何配置Server端的计算图?](doc/SERVER_DAG_CN.md)
- [如何开发一个新的General Op?](doc/NEW_OPERATOR_CN.md)
B
barrierye 已提交
269
- [如何开发一个新的Web Service?](doc/NEW_WEB_SERVICE_CN.md)
J
Jiawei Wang 已提交
270
- [如何在Paddle Serving使用Go Client?](doc/IMDB_GO_CLIENT_CN.md)
J
Jiawei Wang 已提交
271
- [如何编译PaddleServing?](doc/COMPILE_CN.md)
M
MRXLT 已提交
272 273
- [如何使用uWSGI部署Web Service](doc/UWSGI_DEPLOY_CN.md)
- [如何实现模型文件热加载](doc/HOT_LOADING_IN_SERVING_CN.md)
J
Jiawei Wang 已提交
274 275

### 关于Paddle Serving性能
M
MRXLT 已提交
276
- [如何测试Paddle Serving性能?](python/examples/util/)
M
MRXLT 已提交
277 278
- [如何优化性能?](doc/PERFORMANCE_OPTIM_CN.md)
- [在一张GPU上启动多个预测服务](doc/MULTI_SERVICE_ON_ONE_GPU_CN.md)
J
Jiawei Wang 已提交
279 280 281 282 283
- [CPU版Benchmarks](doc/BENCHMARKING.md)
- [GPU版Benchmarks](doc/GPU_BENCHMARKING.md)

### FAQ
- [常见问答](doc/deprecated/FAQ.md)
W
wangjiawei04 已提交
284

J
Jiawei Wang 已提交
285 286
### 设计文档
- [Paddle Serving设计文档](doc/DESIGN_DOC_CN.md)
W
wangjiawei04 已提交
287

J
Jiawei Wang 已提交
288
<h2 align="center">社区</h2>
W
wangjiawei04 已提交
289

J
Jiawei Wang 已提交
290
### Slack
W
wangjiawei04 已提交
291

J
Jiawei Wang 已提交
292
想要同开发者和其他用户沟通吗?欢迎加入我们的 [Slack channel](https://paddleserving.slack.com/archives/CUBPKHKMJ)
W
wangjiawei04 已提交
293

J
Jiawei Wang 已提交
294
### 贡献代码
W
wangjiawei04 已提交
295

J
Jiawei Wang 已提交
296
如果您想为Paddle Serving贡献代码,请参考 [Contribution Guidelines](doc/CONTRIBUTE.md)
W
wangjiawei04 已提交
297

J
Jiawei Wang 已提交
298
### 反馈
W
wangjiawei04 已提交
299

J
Jiawei Wang 已提交
300
如有任何反馈或是bug,请在 [GitHub Issue](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/issues)提交
W
wangjiawei04 已提交
301

J
Jiawei Wang 已提交
302
### License
W
wangjiawei04 已提交
303

J
Jiawei Wang 已提交
304
[Apache 2.0 License](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/LICENSE)