未验证 提交 1471144c 编写于 作者: J Jiawei Wang 提交者: GitHub

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......@@ -38,12 +38,42 @@ wget --no-check-certificate https://paddle-serving.bj.bcebos.com/uci_housing.tar
tar -xzf uci_housing.tar.gz
```
Paddle Serving provides HTTP and RPC based service for users to access
Paddle Serving 提供了 HTTP 和 RPC 的
Paddle Serving 为用户提供了基于 HTTP 和 RPC 的服务
Python客户端请求
### HTTP服务
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 |
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
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"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
```
### RPC service
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`。
``` shell
python -m paddle_serving_server.serve --model uci_housing_model --thread 10 --port 9292
```
``` python
# A user can visit rpc service through paddle_serving_client API
from paddle_serving_client import Client
client = Client()
......@@ -55,24 +85,105 @@ fetch_map = client.predict(feed={"x": data}, fetch=["price"])
print(fetch_map)
```
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
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"words": "我爱北京天安门", "fetch":["word_seg"]}' http://127.0.0.1:9292/lac/prediction
```
- **返回结果示例**:
``` shell
{"word_seg":"我|爱|北京|天安门"},如未安装字符集则返回 {"word_seg":"\u6211|\u7231|\u5317\u4eac|\u5929\u5b89\u95e8"}
```
<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
```
- **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>
``` shell
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"url": "https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/daisy.jpg", "fetch": ["score"]}' http://127.0.0.1:9292/image/prediction
```
- **返回结果示例**:
``` shell
{"label":"daisy","prob":0.9341403245925903}
```
<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)
- [如何在Paddle Serving使用Go Client?](doc/IMDB_GO_CLIENT_CN.md)
- [如何编译PaddleServing](doc/COMPILE_CN.md)
### 关于Paddle Serving性能
- [如何测试Paddle Serving性能?](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/util)
- [CPU版Benchmarks](doc/BENCHMARKING.md)
- [GPU版Benchmarks](doc/GPU_BENCHMARKING.md)
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- [常见问答](doc/deprecated/FAQ.md)
## 文档
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<h2 align="center">社区</h2>
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