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doc/Install_CN.md doc/Install_CN.md +67 -20

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--- a/doc/Compile_EN.md
+++ b/doc/Compile_EN.md
@@ -2,6 +2,18 @@
 ([简体中文](./Compile_CN.md)|English)
+## Overview
+Compiling Paddle Serving is divided into the following steps
+- Compilation environment preparation: According to the needs of the model and operating environment, select the most suitable image
+- Download the code library: Download the Serving code library, and perform initialization operations as needed
+- Environment variable preparation: According to the needs of the running environment, determine the various environment variables of Python. For example, the GPU environment also needs to determine the environment variables such as Cuda, Cudnn, TensorRT and so on.
+- Official compilation: Compile `paddle-serving-server`, `paddle-serving-client`, `paddle-serving-app` related whl packages
+- Install related whl packages: install the three compiled whl packages, and set the SERVING_BIN environment variable
+In addition, for some C++ secondary development scenarios, we also provide OPENCV binding solutions.
 ## Compilation environment requirements
 |            module            |              version              |

--- a/doc/Install_CN.md
+++ b/doc/Install_CN.md
@@ -2,26 +2,74 @@
 (简体中文|[English](./Install_EN.md))
+## 开发环境概述
 **强烈建议**您在**Docker内构建**Paddle Serving，请查看[如何在Docker中运行PaddleServing](Run_In_Docker_CN.md)。更多镜像请查看[Docker镜像列表](Docker_Images_CN.md)。
-**提示**：目前paddlepaddle 2.1版本的默认GPU环境是Cuda 10.2，因此GPU Docker的示例代码以Cuda 10.2为准。镜像和pip安装包也提供了其余GPU环境，用户如果使用其他环境，需要仔细甄别并选择合适的版本。
+**提示**：目前paddlepaddle 2.2版本的默认GPU环境是Cuda 10.2，因此GPU Docker的示例代码以Cuda 10.2为准。镜像和pip安装包也提供了其余GPU环境，用户如果使用其他环境，需要仔细甄别并选择合适的版本。
+**提示**：本项目仅支持Python3.6/3.7/3.8，接下来所有的与Python/Pip相关的操作都需要选择正确的Python版本。如果您使用Paddle开发镜像，建议直接使用Paddle开发镜像推荐的Python版本，可以直接衔接Paddle Serving。
+我们提供了五个环境的开发镜像，分别是CPU， Cuda10.1+Cudnn7， Cuda10.2+Cudnn7，Cuda10.2+Cudnn8， Cuda11.2+Cudnn8。我们提供了Serving开发镜像涵盖以上环境。与此同时，我们也支持Paddle开发镜像。
+其中Serving镜像名是 **paddlepaddle/serving:${Serving开发镜像Tag}** （如果网络不好可以使用**registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:${Serving开发镜像Tag}**）， Paddle开发镜像名是 **paddlepaddle/paddle:${Paddle开发镜像Tag}**。为了防止用户对两套镜像出现混淆，我们分别解释一下两套镜像的由来。
+Serving开发镜像是Serving套件为了支持各个预测环境提供的用于编译、调试预测服务的镜像，Paddle开发镜像是Paddle在官网发布的用于编译、开发、训练模型使用镜像。为了让Paddle开发者能够在同一个容器内直接使用Serving。对于上个版本就已经使用Serving用户的开发者来说，Serving开发镜像应该不会感到陌生。但对于熟悉Paddle训练框架生态的开发者，目前应该更熟悉已有的Paddle开发镜像。为了适应所有用户的不同习惯，我们对这两套镜像都做了充分的支持。
-**提示**：本项目仅支持Python3.6/3.7/3.8，接下来所有的与Python/Pip相关的操作都需要选择正确的Python版本。
+|  环境                         |   Serving开发镜像Tag               |    操作系统      | Paddle开发镜像Tag       |  操作系统            |
+| :--------------------------: | :-------------------------------: | :-------------: | :-------------------: | :----------------: |
+|  CPU                         | 0.7.0-devel                       |  Ubuntu 16.04   | 2.2.0                 | Ubuntu 18.04.       |
+|  Cuda10.1+Cudnn7             | 0.7.0-cuda10.1-cudnn7-devel       |  Ubuntu 16.04   | 无                     | 无                 |
+|  Cuda10.2+Cudnn7             | 0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel       |  Ubuntu 16.04   | 2.2.0-cuda10.2-cudnn7 | Ubuntu 16.04        |
+|  Cuda10.2+Cudnn8             | 0.7.0-cuda10.2-cudnn8-devel       |  Ubuntu 16.04   | 无                    |  无                 |
+|  Cuda11.2+Cudnn8             | 0.7.0-cuda11.2-cudnn8-devel       |  Ubuntu 16.04   | 2.2.0-cuda11.2-cudnn8 | Ubuntu 18.04        | 
+## 启动开发镜像
+如果您使用的是Paddle开发镜像
+CPU：
 ```
 # 启动 CPU Docker
-docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.6.2-devel
+docker pull paddlepaddle/paddle:2.2.0
-docker run -p 9292:9292 --name test -dit registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.6.2-devel bash
+docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/paddle:2.2.0 bash
 docker exec -it test bash
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
+# Paddle开发镜像需要执行以下脚本增加Serving所需依赖项
+bash Serving/tools/paddle_env_install.sh
 ```
+GPU：
 ```
 # 启动 GPU Docker
-nvidia-docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.6.2-cuda10.2-cudnn8-devel
+docker pull paddlepaddle/paddle:2.2.0-cuda10.2-cudnn7
-nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.6.2-cuda10.2-cudnn8-devel bash
+nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/paddle:2.2.0-cuda10.2-cudnn7 bash
 nvidia-docker exec -it test bash
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
+# Paddle开发镜像需要执行以下脚本增加Serving所需依赖项
+bash Serving/tools/paddle_env_install.sh
+```
+如果您使用的是Serving开发镜像
+CPU：
 ```
+# 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
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
+```
+GPU：
+```
+# 启动 GPU Docker
+docker pull paddlepaddle/serving:0.6.2-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
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
+```
+## 安装Paddle Serving相关Python库
 安装所需的pip依赖
 ```
@@ -30,13 +78,13 @@ pip3 install -r python/requirements.txt
 ```
 ```shell
-pip3 install paddle-serving-client==0.6.2
+pip3 install paddle-serving-client==0.7.0
-pip3 install paddle-serving-server==0.6.2 # CPU
+pip3 install paddle-serving-server==0.7.0 # CPU
-pip3 install paddle-serving-app==0.6.2
+pip3 install paddle-serving-app==0.7.0
-pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.6.2.post102 #GPU with CUDA10.2 + TensorRT7
+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==0.6.2.post101 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6
+pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6
-pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.6.2.post11 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT7
+pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post112 # GPU with CUDA11.2 + TensorRT8
 ```
 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。
@@ -47,25 +95,24 @@ paddle-serving-server和paddle-serving-server-gpu安装包支持Centos 6/7, Ubun
 paddle-serving-client和paddle-serving-app安装包支持Linux和Windows，其中paddle-serving-client仅支持python3.6/3.7/3.8。
-**最新的0.6.2的版本，已经不支持Cuda 9.0和Cuda 10.0，Python已不支持2.7和3.5。**
-推荐安装2.1.0及以上版本的paddle
+推荐安装2.2.0版本的paddle
 ```
 # CPU环境请执行
-pip3 install paddlepaddle==2.1.0
+pip3 install paddlepaddle==2.2.0
 # GPU Cuda10.2环境请执行
-pip3 install paddlepaddle-gpu==2.1.0
+pip3 install paddlepaddle-gpu==2.2.0
 ```
-**注意**： 如果您的Cuda版本不是10.2，请勿直接执行上述命令，需要参考[Paddle官方文档-多版本whl包列表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/Tables.html#whl-release)
+**注意**： 如果您的Cuda版本不是10.2，请勿直接执行上述命令，需要参考[Paddle官方文档-多版本whl包列表](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/master/user_guides/download_lib.html#python)
-选择相应的GPU环境的url链接并进行安装，例如Cuda 10.1的Python3.6用户，请选择表格当中的`cp36-cp36m`和`cuda10.1-cudnn7-mkl-gcc8.2-avx-trt6.0.1.5`对应的url，复制下来并执行
+选择相应的GPU环境的url链接并进行安装，例如Cuda 10.1的Python3.6用户，请选择表格当中的`cp36-cp36m`和`linux-cuda10.1-cudnn7.6-trt6-gcc8.2`对应的url，复制下来并执行
 ```
-pip3 install https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/with-trt/2.1.0-gpu-cuda10.1-cudnn7-mkl-gcc8.2/paddlepaddle_gpu-2.1.0.post101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
+pip3 install https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.2.0/python/Linux/GPU/x86-64_gcc8.2_avx_mkl_cuda10.1_cudnn7.6.5_trt6.0.1.5/paddlepaddle_gpu-2.2.0.post101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
 ```
-由于默认的`paddlepaddle-gpu==2.1.0`是Cuda 10.2，并没有联编TensorRT，因此如果需要和在`paddlepaddle-gpu`上使用TensorRT，需要在上述多版本whl包列表当中，找到`cuda10.2-cudnn8.0-trt7.1.3`，下载对应的Python版本
+由于默认的`paddlepaddle-gpu==2.2.0`是Cuda 10.2，并没有联编TensorRT，因此如果需要和在`paddlepaddle-gpu`上使用TensorRT，需要使用Cuda10.2+cudnn8的Serving开发镜像，并在上述多版本whl包列表当中，找到`linux-cuda10.2-cudnn8.1-trt7-gcc8.2`，下载对应的Python版本。
 如果是其他环境和Python版本，请在表格中找到对应的链接并用pip安装。