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Serving

PaddlePaddle / Serving
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# 安装指南
本说明将指导您在编译和安装 Paddle Serving。请根据计算硬件、操作系统和软件驱动版本等环境差异，选择正确的安装程序。
| 操作系统 | 计算平台 | CPU架构 | 安装指南 |
|:-------:|:-------:|:-------:|:-------:|
| Linux | CPU | x86 | [镜像安装]() |
| Linux | GPU | x86 | [镜像安装]() |
| Linux | XPU | x86 | [镜像安装]() |
| Linux | XPU | arm64 | [镜像安装]() |
| Linux | ROCM | x86 | [镜像安装]() |
| Linux | NPU | arm64 | [镜像安装]() |
| Windows | CPU | x86 | [原生系统安装]() |
| Windows | GPU | x86 | [原生系统安装]() |
## Docker 镜像安装（推荐）
本章节介绍了基于提供的标准镜像环境进行安装的流程。请参考[镜像安装]()
## 原生系统环境安装
本章节介绍了基于标准的 Linux 环境进行必要的环境配置，并进行安装的流程。请参考[原生系统环境]()
## 源码编译安装
本章节介绍了对于有开发需求例如添加定制代码、定制化算子等的状况下，使用源码编译的流程。请参考[源码编译]()
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# Docker 镜像安装
本文档介绍基于标准镜像环境的安装流程。
<img src="images/2-1_Docker_Images_CN_1.png">
## 获取镜像（第一步）
镜像中包含以下基础组件
| 组件 | 版本要求 |
| :--------------------------: | :-------------------------------: |
| OS | Ubuntu16 and 18/CentOS 7 |
| gcc | 5.4.0(Cuda 10.1) and 8.2.0 |
| gcc-c++ | 5.4.0(Cuda 10.1) and 8.2.0 |
| cmake | 3.16.0 and later |
| Python | 3.6.0 and later |
| Go | 1.17.2 and later |
| git | 2.17.1 and later |
| glibc-static | 2.17 |
| openssl-devel | 1.0.2k |
| bzip2-devel | 1.0.6 and later |
| python-devel / python3-devel | 3.6.0 and later |
| sqlite-devel | 3.7.17 and later |
| patchelf | 0.9 |
| libXext | 1.3.3 |
| libSM | 1.2.2 |
| libXrender | 0.9.10 |
**一. CPU/GPU 镜像：**
您可以通过两种方式获取镜像。
1. 通过 TAG 直接从 dockerhub 或 `registry.baidubce.com` 拉取镜像，具体 TAG 请参见下文的镜像说明章节的表格**
```shell
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:<TAG>
```
2. 基于 Dockerfile 构建镜像**
建立新目录，复制对应 Dockerfile 内容到该目录下 Dockerfile 文件。执行
```shell
docker build -f tools/${DOCKERFILE} -t <image-name>:<images-tag> .
```
若需要基于源代码二次开发编译，请使用后缀为 -devel 的版本。
| 镜像选择 | 操作系统 | TAG | Dockerfile |
| :----------------------------------------------------------: | :-----: | :--------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
| CPU development | Ubuntu16 | 0.8.0-devel | [Dockerfile.devel](../tools/Dockerfile.devel) |
| GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6-gcc54) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-gcc54-devel (not ready) | [Dockerfile.cuda10.1-cudnn7-gcc54.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.1-cudnn7-gcc54.devel) |
| GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-devel | [Dockerfile.cuda10.1-cudnn7.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.1-cudnn7.devel) |
| GPU (cuda10.2-cudnn7-tensorRT6) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel | [Dockerfile.cuda10.2-cudnn7.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.2-cudnn7.devel) |
| GPU (cuda10.2-cudnn8-tensorRT7) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn8-devel | [Dockerfile.cuda10.2-cudnn8.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.2-cudnn8.devel) |
| GPU (cuda11.2-cudnn8-tensorRT8) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda11.2-cudnn8-devel | [Dockerfile.cuda11.2-cudnn8.devel](../tools/Dockerfile.cuda11.2-cudnn8.devel) |
| CPU Runtime |Ubuntu 16|0.8.0-runtime||
| GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6) Runtime |Ubuntu 16|0.8.0-cuda10.1-cudnn7-runtime||
| GPU (cuda10.2-cudnn8-tensorRT7) Runtime |Ubuntu 16|0.8.0-cuda10.2-cudnn8-runtime||
| GPU (cuda11.2-cudnn8-tensorRT8) Runtime |Ubuntu 16|0.8.0-cuda11.2-cudnn8-runtime||
**二. Java 镜像：**
```
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-java
```
| 镜像选择 | 操作系统 | TAG |
| :----------------------------------------------------------: | :-----: | :--------------------------: |
| GPU (cuda10.2-cudnn7-tensorRT6) development for Java | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.2-java |
**三. XPU 镜像：**
```
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:xpu-arm # for arm xpu user
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:xpu-x86 # for x86 xpu user
```
| 镜像选择 | 操作系统 | TAG |
| :----------------------------------------------------------: | :-----: | :--------------------------: |
| XPU (arm64) development | kylin10 | xpu-arm |
| XPU (x86) development | Ubuntu16 | xpu-x86 |
**四. ROCM 镜像：**
```
docker pull paddlepaddle/paddle:latest-dev-rocm4.0-miopen2.11 # for x86 rocm user
```
| 镜像选择 | 操作系统 | TAG |
| :----------------------------------------------------------: | :-----: | :--------------------------: |
| ROCM4.0 (x86) development | Ubuntu16 | latest-dev-rocm4.0-miopen2.11 |
**五. NPU 镜像：**
```
docker pull paddlepaddle/paddle:latest-dev-cann5.0.2.alpha005-gcc82-aarch64 # for arm ascend910 user
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:ascend-aarch64-cann3.3.0-paddlelite-devel # for arm ascend310 user
```
| 镜像选择 | 操作系统 | TAG |
| :----------------------------------------------------------: | :-----: | :--------------------------: |
| Ascend910 (arm64 cann5.0.2) development | kylin10 | latest-dev-cann5.0.2.alpha005-gcc82-aarch64 |
| Ascend310 (arm64 cann3.3.0) development | kylin10 | ascend-aarch64-cann3.3.0-paddlelite-devel |
## 使用 pip 安装（第二步）
本节将介绍使用 pip 安装 Paddle Serving
以下示例中 GPU 环境均为 cuda10.2-cudnn7
**一. 启动开发镜像**
**CPU:**
```
# 启动 CPU Docker
docker pull paddlepaddle/serving:0.8.0-devel
docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.8.0-devel bash
docker exec -it test bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
```
**GPU:**
```
# 启动 GPU Docker
docker pull paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel
nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel bash
nvidia-docker exec -it test bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
```
**二. 安装所需的 pip 依赖**
```
cd Serving
pip3 install -r python/requirements.txt
```
**注意**： 如果您直接使用 PaddlePaddle 提供的开发镜像，需要执行以下脚本增加 Serving 所需依赖项
```
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/tools/paddle_env_install.sh
bash paddle_env_install.sh
```
**三. 安装服务 whl 包**
服务 whl 包包括： client、app、server，其中 Server 分为 CPU 和 GPU，GPU 包根据您的环境选择一种安装
```
pip3 install paddle-serving-client==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install paddle-serving-app==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# CPU Server
pip3 install paddle-serving-server==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# GPU Server，需要确认环境再选择执行哪一条，推荐使用CUDA 10.2的包
#CUDA10.2 + Cudnn7 + TensorRT6（推荐）
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#CUDA10.1 + TensorRT6
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post101 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#CUDA11.2 + TensorRT8
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post112 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
默认开启国内清华镜像源来加速下载，如果您使用 HTTP 代理可以关闭(`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`)
**四. 安装 Paddle 相关 Python 库**（可选）
**当您使用`paddle_serving_client.convert`命令或者`Python Pipeline 框架`时才需要安装。**
**注意**： 如果您的 Cuda 版本不是10.2，或者您需要在 GPU 环境上使用 TensorRT，请勿直接执行上述命令，需要参考[Paddle-Inference官方文档-下载安装Linux预测库](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。
```
# CPU 环境请执行
pip3 install paddlepaddle==2.2.2
# GPU CUDA 10.2环境请执行
pip3 install paddlepaddle-gpu==2.2.2
```
**五. 安装完成后的环境检查**
当以上步骤均完成后可使用命令行运行环境检查功能，自动运行 Paddle Serving 相关示例，进行环境相关配置校验。
```
python3 -m paddle_serving_server.serve check
# 以下输出表明环境检查正常
(Cmd) check_all
PaddlePaddle inference environment running success
C++ cpu environment running success
C++ gpu environment running success
Pipeline cpu environment running success
Pipeline gpu environment running success
```
详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
doc/Offical_Docs/2-2_Environment_CN.md 0 → 100644
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# 原生系统标准环境安装
本文介绍基于原生系统标准环境进行配置安装。
<img src="images/2-2_Environment_CN_1.png">
## CentOS 7 环境配置（第一步）
**一.环境准备**
* **Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9 (64 bit)**
**二.选择 CPU/GPU**
* 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件
* **CUDA 工具包：10.1/10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5) 或者 11.2 配合 cuDNN v8.1.1**
* **兼容版本的 TensorRT**
* **GPU运算能力超过3.5的硬件设备**
您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)，[TensorRT](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/index.html), [GPU算力](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)
**三.安装必要工具**
需要安装的依赖库及工具详见下表：
| 组件 | 版本要求 |
| :--------------------------: | :-------------------------------: |
| bzip2-devel | 1.0.6 and later |
| make | later |
| gcc | 8.2.0 |
| gcc-c++ | 8.2.0 |
| cmake | 3.15.0 and later |
| Go | 1.17.2 and later |
| openssl-devel | 1.0.2k |
| patchelf | 0.9 |
1. 更新系统源
更新`yum`的源：
```
yum update
```
并添加必要的yum源：
```
yum install -y epel-release
```
2. 安装工具
`bzip2`以及`make`：
```
yum install -y bzip2
```
```
yum install -y make
```
cmake 需要3.15以上，建议使用3.16.0:
```
wget -q https://cmake.org/files/v3.16/cmake-3.16.0-Linux-x86_64.tar.gz
```
```
tar -zxvf cmake-3.16.0-Linux-x86_64.tar.gz
```
```
rm cmake-3.16.0-Linux-x86_64.tar.gz
```
```
PATH=/home/cmake-3.16.0-Linux-x86_64/bin:$PATH
```
gcc 需要5.4以上，建议使用8.2.0:
```
wget -q https://paddle-docker-tar.bj.bcebos.com/home/users/tianshuo/bce-python-sdk-0.8.27/gcc-8.2.0.tar.xz && \
tar -xvf gcc-8.2.0.tar.xz && \
cd gcc-8.2.0 && \
sed -i 's#ftp://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/#https://paddle-ci.gz.bcebos.com/#g' ./contrib/download_prerequisites && \
unset LIBRARY_PATH CPATH C_INCLUDE_PATH PKG_CONFIG_PATH CPLUS_INCLUDE_PATH INCLUDE && \
./contrib/download_prerequisites && \
cd .. && mkdir temp_gcc82 && cd temp_gcc82 && \
../gcc-8.2.0/configure --prefix=/usr/local/gcc-8.2 --enable-threads=posix --disable-checking --disable-multilib && \
make -j8 && make install
```
3. 安装GOLANG
建议使用 go1.17.2:
```
wget -qO- https://go.dev/dl/go1.17.2.linux-amd64.tar.gz | \
tar -xz -C /usr/local && \
mkdir /root/go && \
mkdir /root/go/bin && \
mkdir /root/go/src && \
echo "GOROOT=/usr/local/go" >> /root/.bashrc && \
echo "GOPATH=/root/go" >> /root/.bashrc && \
echo "PATH=/usr/local/go/bin:/root/go/bin:$PATH" >> /root/.bashrc
source /root/.bashrc
```
4. 安装依赖库
安装相关依赖库 patchelf：
```
yum install patchelf
```
配置 ssl 依赖库
```
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/others/centos_ssl.tar && \
tar xf centos_ssl.tar && rm -rf centos_ssl.tar && \
mv libcrypto.so.1.0.2k /usr/lib/libcrypto.so.1.0.2k && mv libssl.so.1.0.2k /usr/lib/libssl.so.1.0.2k && \
ln -sf /usr/lib/libcrypto.so.1.0.2k /usr/lib/libcrypto.so.10 && \
ln -sf /usr/lib/libssl.so.1.0.2k /usr/lib/libssl.so.10 && \
ln -sf /usr/lib/libcrypto.so.10 /usr/lib/libcrypto.so && \
ln -sf /usr/lib/libssl.so.10 /usr/lib/libssl.so
```
## Ubuntu 16.04/18.04 环境配置（第一步）
**一.环境准备**
* **Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9 (64 bit)**
**二.选择 CPU/GPU**
* 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件
* **CUDA 工具包 10.1/10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5)**
* **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1**
* **配套版本的 TensorRT**
* **GPU运算能力超过3.5的硬件设备**
您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)，[TensorRT](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/index.html)
**三.安装必要工具**
1. 更新系统源
更新`apt`的源：
```
apt update
```
2. 安装工具
`bzip2`以及`make`：
```
apt install -y bzip2
```
```
apt install -y make
```
cmake 需要3.15以上，建议使用3.16.0:
```
wget -q https://cmake.org/files/v3.16/cmake-3.16.0-Linux-x86_64.tar.gz
```
```
tar -zxvf cmake-3.16.0-Linux-x86_64.tar.gz
```
```
rm cmake-3.16.0-Linux-x86_64.tar.gz
```
```
PATH=/home/cmake-3.16.0-Linux-x86_64/bin:$PATH
```
gcc 需要5.4以上，建议使用8.2.0:
```
wget -q https://paddle-docker-tar.bj.bcebos.com/home/users/tianshuo/bce-python-sdk-0.8.27/gcc-8.2.0.tar.xz && \
tar -xvf gcc-8.2.0.tar.xz && \
cd gcc-8.2.0 && \
sed -i 's#ftp://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/#https://paddle-ci.gz.bcebos.com/#g' ./contrib/download_prerequisites && \
unset LIBRARY_PATH CPATH C_INCLUDE_PATH PKG_CONFIG_PATH CPLUS_INCLUDE_PATH INCLUDE && \
./contrib/download_prerequisites && \
cd .. && mkdir temp_gcc82 && cd temp_gcc82 && \
../gcc-8.2.0/configure --prefix=/usr/local/gcc-8.2 --enable-threads=posix --disable-checking --disable-multilib && \
make -j8 && make install
```
3. 安装GOLANG
建议使用 go1.17.2:
```
wget -qO- https://go.dev/dl/go1.17.2.linux-amd64.tar.gz | \
tar -xz -C /usr/local && \
mkdir /root/go && \
mkdir /root/go/bin && \
mkdir /root/go/src && \
echo "GOROOT=/usr/local/go" >> /root/.bashrc && \
echo "GOPATH=/root/go" >> /root/.bashrc && \
echo "PATH=/usr/local/go/bin:/root/go/bin:$PATH" >> /root/.bashrc
source /root/.bashrc
```
4. 安装依赖库
安装相关依赖库 patchelf：
```
apt-get install patchelf
```
配置 ssl 依赖库
```
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/others/centos_ssl.tar && \
tar xf centos_ssl.tar && rm -rf centos_ssl.tar && \
mv libcrypto.so.1.0.2k /usr/lib/libcrypto.so.1.0.2k && mv libssl.so.1.0.2k /usr/lib/libssl.so.1.0.2k && \
ln -sf /usr/lib/libcrypto.so.1.0.2k /usr/lib/libcrypto.so.10 && \
ln -sf /usr/lib/libssl.so.1.0.2k /usr/lib/libssl.so.10 && \
ln -sf /usr/lib/libcrypto.so.10 /usr/lib/libcrypto.so && \
ln -sf /usr/lib/libssl.so.10 /usr/lib/libssl.so
```
## Windows 环境配置（第一步）
由于受限第三方库的支持，Windows平台目前只支持用web service的方式搭建local predictor预测服务。
**一.环境准备**
* **Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9 (64 bit)**
**二.选择 CPU/GPU**
* 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件
* **CUDA 工具包 10.1/10.2 配合 cuDNN 7 (cuDNN 版本>=7.6.5)**
* **CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.1.1**
* **配套版本的 TensorRT**
* **GPU运算能力超过3.5的硬件设备**
您可参考NVIDIA官方文档了解CUDA和CUDNN的安装流程和配置方法，请见[CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/)，[cuDNN](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/)，[TensorRT](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/index.html)
**三.安装必要工具**
1. 更新 wget 工具
在链接[下载wget](http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/wget.htm)，解压后复制到`C:\Windows\System32`下，如有安全提示需要通过。
2. 安装git工具
详情参见[Git官网](https://git-scm.com/downloads)
3. 安装必要的C++库（可选）
部分用户可能会在`import paddle`阶段遇见dll无法链接的问题，建议[安装Visual Studio社区版本](https://visualstudio.microsoft.com/) ，并且安装C++的相关组件。
## 使用 pip 安装（第二步）
**一. 安装服务 whl 包**
服务 whl 包包括： client、app、server，其中 Server 分为 CPU 和 GPU，GPU 包根据您的环境选择一种安装
```
pip3 install paddle-serving-client==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install paddle-serving-app==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# CPU Server
pip3 install paddle-serving-server==0.8.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# GPU Server，需要确认环境再选择执行哪一条，推荐使用CUDA 10.2的包
# CUDA10.2 + Cudnn7 + TensorRT6（推荐）
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# CUDA10.1 + TensorRT6
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post101 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# CUDA11.2 + TensorRT8
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post112 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
默认开启国内清华镜像源来加速下载，如果您使用 HTTP 代理可以关闭(`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`)
**二. 安装 Paddle 相关 Python 库**
**当您使用`paddle_serving_client.convert`命令或者`Python Pipeline 框架`时才需要安装。**
```
# CPU 环境请执行
pip3 install paddlepaddle==2.2.2
# GPU CUDA 10.2环境请执行
pip3 install paddlepaddle-gpu==2.2.2
```
**注意**： 如果您的 Cuda 版本不是10.2，或者您需要在 GPU 环境上使用 TensorRT，请勿直接执行上述命令，需要参考[Paddle-Inference官方文档-下载安装Linux预测库](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。
**三. 安装完成后的环境检查**
当以上步骤均完成后可使用命令行运行环境检查功能，自动运行 Paddle Serving 相关示例，进行环境相关配置校验。
```
python3 -m paddle_serving_server.serve check
# 以下输出表明环境检查正常
(Cmd) check_all
PaddlePaddle inference environment running success
C++ cpu environment running success
C++ gpu environment running success
Pipeline cpu environment running success
Pipeline gpu environment running success
```
详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
\ No newline at end of file
doc/Offical_Docs/2-3_Compile_CN.md 0 → 100644
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# 如何编译 PaddleServing
## 总体概述
编译 Paddle Serving 一共分以下几步
- 编译环境准备：根据模型和运行环境的需要，选择最合适的镜像
- 下载代码库：下载 Serving 代码库，按需要执行初始化操作
- 环境变量准备：根据运行环境的需要，确定 Python 各个环境变量，如GPU环境还需要确定 Cuda，Cudnn，TensorRT 等环境变量。
- 正式编译： 编译 `paddle-serving-server`, `paddle-serving-client`, `paddle-serving-app` 相关 whl 包
- 安装相关 whl 包：安装编译出的三个 whl 包，并设置 SERVING_BIN 环境变量
此外，针对某些 C++ 二次开发场景，我们也提供了 OPENCV 的联编方案。
<img src="images/2-3_Compile_CN_1.png">
## 编译环境准备
| 组件 | 版本要求 |
| :--------------------------: | :-------------------------------: |
| OS | Ubuntu16 and 18/CentOS 7 |
| gcc | 5.4.0(Cuda 10.1) and 8.2.0 |
| gcc-c++ | 5.4.0(Cuda 10.1) and 8.2.0 |
| cmake | 3.16.0 and later |
| Python | 3.6.0 and later |
| Go | 1.17.2 and later |
| git | 2.17.1 and later |
| glibc-static | 2.17 |
| openssl-devel | 1.0.2k |
| bzip2-devel | 1.0.6 and later |
| python-devel / python3-devel | 3.6.0 and later |
| sqlite-devel | 3.7.17 and later |
| patchelf | 0.9 |
| libXext | 1.3.3 |
| libSM | 1.2.2 |
| libXrender | 0.9.10 |
推荐使用 Docker 编译，我们已经为您准备好了 Paddle Serving 编译环境并配置好了上述编译依赖，详见[镜像环境](Docker_Images_CN.md)。
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。
| 环境 | Serving 开发镜像Tag | 操作系统
| :--------------------------: | :-------------------------------: | :-------------: |
| CPU | 0.8.0-devel | Ubuntu 16.04 |
| CUDA10.1 + CUDNN7 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-devel | Ubuntu 16.04 |
| CUDA10.2 + CUDNN7 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel | Ubuntu 16.04 |
| CUDA10.2 + CUDNN8 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn8-devel | Ubuntu 16.04 |
| CUDA11.2 + CUDNN8 | 0.8.0-cuda11.2-cudnn8-devel | Ubuntu 16.04 |
我们首先要针对自己所需的环境拉取相关镜像。上表**环境**一列下，除了 CPU，其余（Cuda**+Cudnn**）都属于 GPU 环境。
您可以使用 Serving 开发镜像。
```
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:${Serving开发镜像Tag}
# 如果是 GPU 镜像
nvidia-docker run --rm -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:${Serving开发镜像Tag} bash
# 如果是 CPU 镜像
docker run --rm -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:${Serving开发镜像Tag} bash
```
## 下载代码库
```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
cd Serving && git submodule update --init --recursive
```
## 环境变量准备
**一. 设置 PYTHON 环境变量**
请按照如下，确定好需要编译的 Python 版本，设置对应的环境变量，一共需要设置三个环境变量，分别是 `PYTHON_INCLUDE_DIR`, `PYTHON_LIBRARIES`, `PYTHON_EXECUTABLE`。以下我们以 python 3.7为例，介绍如何设置这三个环境变量。
```
# 请自行修改至自身路径
export PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/local/include/python3.7m/
export PYTHON_LIBRARIES=/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so
export PYTHON_EXECUTABLE=/usr/local/bin/python3.7
export GOPATH=$HOME/go
export PATH=$PATH:$GOPATH/bin
python3.7 -m pip install -r python/requirements.txt
go env -w GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
go install github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/protoc-gen-grpc-gateway@v1.15.2
go install github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/protoc-gen-swagger@v1.15.2
go install github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go@v1.4.3
go install google.golang.org/grpc@v1.33.0
go env -w GO111MODULE=auto
```
环境变量的含义如下表所示。
| cmake 环境变量 | 含义 | 注意事项 | Docker 环境是否需要 |
|-----------------------|-------------------------------------|-------------------------------|--------------------|
| PYTHON_INCLUDE_DIR | Python.h 所在的目录，通常为 **/include/python3.7/Python.h | 如果没有找到。说明 1）没有安装开发版本的 Python，需重新安装 2）权限不足无法查看相关系统目录。 | 是(/usr/local/include/python3.7) |
| PYTHON_LIBRARIES | libpython3.7.so 或 libpython3.7m.so 所在目录，通常为 /usr/local/lib | 如果没有找到。说明 1）没有安装开发版本的 Python，需重新安装 2）权限不足无法查看相关系统目录。 | 是(/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so) |
| PYTHON_EXECUTABLE | python3.7 所在目录，通常为 /usr/local/bin | | 是(/usr/local/bin/python3.7) |
**二. 设置 CUDA 环境变量**
如果您是 GPU 用户需要额外设置 `CUDA_PATH`, `CUDNN_LIBRARY`, `CUDA_CUDART_LIBRARY` 和 `TENSORRT_LIBRARY_PATH`。
```
export CUDA_PATH='/usr/local/cuda'
export CUDNN_LIBRARY='/usr/local/cuda/lib64/'
export CUDA_CUDART_LIBRARY="/usr/local/cuda/lib64/"
export TENSORRT_LIBRARY_PATH="/usr/"
```
环境变量的含义如下表所示。
| cmake 环境变量 | 含义 | GPU 环境注意事项 | Docker 环境是否需要 |
|-----------------------|-------------------------------------|-------------------------------|--------------------|
| CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR | cuda 安装路径，通常为 /usr/local/cuda | 全部 GPU 环境都需要 | 否(/usr/local/cuda) |
| CUDNN_LIBRARY | libcudnn.so.* 所在目录，通常为 /usr/local/cuda/lib64/ | 全部 GPU 环境都需要 | 否(/usr/local/cuda/lib64/) |
| CUDA_CUDART_LIBRARY | libcudart.so.* 所在目录，通常为 /usr/local/cuda/lib64/ | 全部 GPU 环境都需要 | 否(/usr/local/cuda/lib64/) |
| TENSORRT_ROOT | libnvinfer.so.* 所在目录的上一级目录，取决于 TensorRT 安装目录 | 全部 GPU 环境都需要 | 否(/usr) |
## 正式编译
我们一共需要编译三个目标，分别是 `paddle-serving-server`, `paddle-serving-client`, `paddle-serving-app`，其中 `paddle-serving-server` 需要区分 CPU 或者 GPU 版本。
全部编译选项详见附录。
**一. 编译 paddle-serving-server**
如果是 CPU 版本请运行，
```
mkdir build_server
cd build_server
cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYTHON_INCLUDE_DIR \
-DPYTHON_LIBRARIES=$PYTHON_LIBRARIES \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$PYTHON_EXECUTABLE \
-DSERVER=ON \
-DWITH_GPU=OFF ..
make -j20
cd ..
```
如果是 GPU 版本，请运行，
```
mkdir build_server
cd build_server
cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYTHON_INCLUDE_DIR \
-DPYTHON_LIBRARIES=$PYTHON_LIBRARIES \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$PYTHON_EXECUTABLE \
-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=$CUDA_PATH \
-DCUDNN_LIBRARY=$CUDNN_LIBRARY \
-DCUDA_CUDART_LIBRARY=$CUDA_CUDART_LIBRARY \
-DTENSORRT_ROOT=$TENSORRT_LIBRARY_PATH \
-DSERVER=ON \
-DWITH_GPU=ON ..
make -j20
cd ..
```
编译出的 whl 包在 `build_server/python/dist/` 目录下，编译出的二进制文件在 `build_server/core/general-server/serving` 路径下。
**二. 编译 paddle-serving-client**
接下来，我们继续编译 client，这个包的编译命令在所有平台通用，不区分 CPU 和 GPU 的版本。
```
# 编译 paddle-serving-client
mkdir build_client
cd build_client
cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYTHON_INCLUDE_DIR \
-DPYTHON_LIBRARIES=$PYTHON_LIBRARIES \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$PYTHON_EXECUTABLE \
-DCLIENT=ON ..
make -j10
cd ..
```
编译出的 whl 包在 `build_client/python/dist/` 目录下。
**三. 编译 paddle-serving-app**
```
# 编译 paddle-serving-app
mkdir build_app
cd build_app
cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYTHON_INCLUDE_DIR \
-DPYTHON_LIBRARIES=$PYTHON_LIBRARIES \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$PYTHON_EXECUTABLE \
-DAPP=ON ..
make -j10
cd ..
```
编译出的 whl 包在 `build_app/python/dist/` 目录下。
## 安装相关 whl 包
```
pip3.7 install -r build_server/python/dist/*.whl
pip3.7 install -r build_client/python/dist/*.whl
pip3.7 install -r build_app/python/dist/*.whl
export SERVING_BIN=${PWD}/build_server/core/general-server/serving
```
注意到最后一行 `export SERVING_BIN`，运行 python 端 Server 时，会检查 `SERVING_BIN` 环境变量，如果想使用自己编译的二进制文件，请将设置该环境变量为对应二进制文件的路径，通常是 `export SERVING_BIN=${BUILD_DIR}/core/general-server/serving`。
其中 BUILD_DIR 为 `build_server` 的绝对路径。
可以 cd build_server 路径下，执行 `export SERVING_BIN=${PWD}/core/general-server/serving`
## 开启 WITH_OPENCV 选项编译 C++ Server
**注意：** 只有当您需要对 Paddle Serving C++ 部分进行二次开发，且新增的代码依赖于 OpenCV 库时，您才需要这样做。
编译 Serving C++ Server 部分，开启 WITH_OPENCV 选项时，需要已安装的 OpenCV 库，若尚未安装，可参考本文档后面的说明编译安装 OpenCV 库。
以开启 WITH_OPENCV 选项，编译 CPU 版本 Paddle Inference Library 为例，在上述编译命令基础上，加入 `DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR}` 和 `DWITH_OPENCV=ON` 选项。
```
OPENCV_DIR=your_opencv_dir #`your_opencv_dir` 为 opencv 库的安装路径。
mkdir build_server && cd build_server
cmake -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$PYTHON_INCLUDE_DIR/ \
-DPYTHON_LIBRARIES=$PYTHON_LIBRARIES \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$PYTHON_EXECUTABLE \
-DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR} \
-DWITH_OPENCV=ON \
-DSERVER=ON ..
make -j10
```
**注意：** 编译成功后，需要设置 `SERVING_BIN` 路径。
## 附：CMake 选项说明
| 编译选项 | 说明 | 默认 |
| :--------------: | :----------------------------------------: | :--: |
| WITH_AVX | Compile Paddle Serving with AVX intrinsics | OFF |
| WITH_MKL | Compile Paddle Serving with MKL support | OFF |
| WITH_GPU | Compile Paddle Serving with NVIDIA GPU | OFF |
| WITH_TRT | Compile Paddle Serving with TensorRT | OFF |
| WITH_OPENCV | Compile Paddle Serving with OPENCV | OFF |
| CUDNN_LIBRARY | Define CuDNN library and header path | |
| CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR | Define CUDA PATH | |
| TENSORRT_ROOT | Define TensorRT PATH | |
| CLIENT | Compile Paddle Serving Client | OFF |
| SERVER | Compile Paddle Serving Server | OFF |
| APP | Compile Paddle Serving App package | OFF |
| PACK | Compile for whl | OFF |
## 附：编译安装 OpenCV 库
**注意：** 只有当您需要在 C++ 代码中引入 OpenCV 库时，您才需要这样做。
* 首先需要从 OpenCV 官网上下载在 Linux 环境下源码编译的包，以 OpenCV3.4.7 为例，下载命令如下。
```
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.tar.gz
tar -xf 3.4.7.tar.gz
```
最终可以在当前目录下看到 `opencv-3.4.7/` 的文件夹。
* 编译 OpenCV，设置 OpenCV 源码路径(`root_path`)以及安装路径(`install_path`)。进入 OpenCV 源码路径下，按照下面的方式进行编译。
```shell
root_path=your_opencv_root_path
install_path=${root_path}/opencv3
rm -rf build
mkdir build
cd build
cmake .. \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
-DWITH_IPP=OFF \
-DBUILD_IPP_IW=OFF \
-DWITH_LAPACK=OFF \
-DWITH_EIGEN=OFF \
-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \
-DWITH_ZLIB=ON \
-DBUILD_ZLIB=ON \
-DWITH_JPEG=ON \
-DBUILD_JPEG=ON \
-DWITH_PNG=ON \
-DBUILD_PNG=ON \
-DWITH_TIFF=ON \
-DBUILD_TIFF=ON
make -j
make install
```
其中 `root_path` 为下载的 OpenCV 源码路径，`install_path` 为 OpenCV 的安装路径，`make install` 完成之后，会在该文件夹下生成 OpenCV 头文件和库文件，用于引用 OpenCV 库的代码的编译。
最终在安装路径下的文件结构如下所示。
```
opencv3/
|-- bin
|-- include
|-- lib
|-- lib64
|-- share
```
doc/Offical_Docs/2-5_Serving_Auth_Docker_CN.md 0 → 100644
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# 在Paddle Serving使用安全网关
## 简介
在之前的服务部署示例中，我们都从开发的角度切入，然而，在现实的生产环境中，仅仅提供一个能够预测的远端服务接口还远远不够。我们仍然要考虑以下不足。
- 这个服务还不能以网关的形式提供，访问路径难以管理。
- 这个服务接口不够安全，需要做相应的鉴权。
- 这个服务接口不能够控制流量，无法合理利用资源。
本文档的作用，就以 Uci 房价预测服务为例，来介绍如何强化预测服务 API 接口安全。API 网关作为流量入口，对接口进行统一管理。但 API 网关可以提供流量加密和鉴权等安全功能。
## Docker部署
可以使用 docker-compose 来部署安全网关。这个示例的步骤就是 [部署本地Serving容器] - [部署本地安全网关] - [通过安全网关访问Serving]
**注明：** docker-compose 与 docker 不一样，它依赖于 docker，一次可以部署多个 docker 容器，可以类比于本地版的 kubenetes，docker-compose 的教程请参考[docker-compose安装](https://docs.docker.com/compose/install/)
```shell
docker-compose -f tools/auth/auth-serving-docker.yaml up -d
```
可以通过 `docker ps` 来查看启动的容器。
```shell
3035cf445029 pantsel/konga:next "/app/start.sh" About an hour ago Up About an hour 0.0.0.0:8005->1337/tcp anquan_konga_1
7ce3abee550c registry.baidubce.com/serving_gateway/kong:paddle "/docker-entrypoint.…" About an hour ago Up About an hour (healthy) 0.0.0.0:8000->8000/tcp, 127.0.0.1:8001->8001/tcp, 0.0.0.0:8443->8443/tcp, 127.0.0.1:8444->8444/tcp anquan_kong_1
25810fd79a27 postgres:9.6 "docker-entrypoint.s…" About an hour ago Up About an hour (healthy) 5432/tcp anquan_db_1
ee59a3dd4806 registry.baidubce.com/serving_dev/serving-runtime:cpu-py36 "bash -c ' wget --no…" About an hour ago Up About an hour 0.0.0.0:9393->9393/tcp anquan_serving_1
665fd8a34e15 redis:latest "docker-entrypoint.s…" About an hour ago Up About an hour 0.0.0.0:6379->6379/tcp anquan_redis_1
```
其中我们之前 serving 容器 以 9393 端口暴露，KONG 网关的端口是 8443， KONG 的 Web 控制台的端口是 8001。接下来我们在浏览器访问 `https://$IP_ADDR:8001`, 其中 IP_ADDR 就是宿主机的 IP 。
<img src="../images/kong-dashboard.png">
可以看到在注册结束后，登陆，看到了 DASHBOARD，我们先看 SERVICES，可以看到 `serving_service`，这意味着我们端口在 9393 的 Serving 服务已经在 KONG 当中被注册。
<img src="../images/kong-services.png">
<img src="../images/kong-routes.png">
然后在 ROUTES 中，我们可以看到 serving 被链接到了 `/serving-uci`。
最后我们点击 CONSUMERS - default_user - Credentials - API KEYS ，我们可以看到 `Api Keys` 下看到很多 key
<img src="../images/kong-api_keys.png">
接下来可以通过 curl 访问
```shell
curl -H "Content-Type:application/json" -H "X-INSTANCE-ID:kong_ins" -H "apikey:hP6v25BQVS5CcS1nqKpxdrFkUxze9JWD" -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"]}' https://127.0.0.1:8443/serving-uci/uci/prediction -k
```
与之前的 Serving HTTP 服务相比，有以下区别。
- 使用 https 加密访问，而不是 http
- 使用 serving_uci 的路径映射到网关
- 在 header 处增加了 `X-INSTANCE-ID` 和 `apikey`
## K8S 部署
同样，我们也提供了 K8S 集群部署 Serving 安全网关的方式。
**一. 启动 Serving 服务**
我们仍然以 [Uci房价预测](../examples/C++/fit_a_line/)服务作为例子，这里省略了镜像制作的过程，详情可以参考 [在 Kubernetes 集群上部署Paddle Serving](./Run_On_Kubernetes_CN.md)。
在这里我们直接执行
```
kubectl apply -f tools/auth/serving-demo-k8s.yaml
```
**二. 安装 KONG (一个集群只需要执行一次就可以)**
接下来我们执行 KONG Ingress 的安装
```
kubectl apply -f tools/auth/kong-install.yaml
```
输出是
```
namespace/kong created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/kongclusterplugins.configuration.konghq.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/kongconsumers.configuration.konghq.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/kongingresses.configuration.konghq.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/kongplugins.configuration.konghq.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/tcpingresses.configuration.konghq.com created
serviceaccount/kong-serviceaccount created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/kong-ingress-clusterrole created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kong-ingress-clusterrole-nisa-binding created
service/kong-proxy created
service/kong-validation-webhook created
deployment.apps/ingress-kong created
```
我们可以输入
```
kubectl get service --all-namespaces
```
会显示
```
NAMESPACE NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
default uci ClusterIP 172.16.87.89 <none> 9393/TCP 7d7h
kong kong-proxy NodePort 172.16.23.91 <none> 80:8175/TCP,443:8521/TCP 102m
kong kong-validation-webhook ClusterIP 172.16.114.93 <none> 443/TCP 102m
```
**三. 创建 Ingress 资源**
接下来需要做 Serving 服务和 KONG 的链接
```
kubectl apply -f tools/auth/kong-ingress-k8s.yaml
```
我们也给出 yaml 文件内容
```
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: demo
annotations:
konghq.com/strip-path: "true"
kubernetes.io/ingress.class: kong
spec:
rules:
- http:
paths:
- path: /foo
backend:
serviceName: {{SERVING_SERVICE_NAME}}
servicePort: {{SERVICE_PORT}}
```
其中 serviceName 就是 uci，servicePort 就是 9393，如果是别的服务就需要改这两个字段，最终会映射到`/foo`下。
在这一步之后，我们就可以
```
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://$IP:$PORT/foo/uci/prediction
```
**四. 增加安全网关限制**
之前的接口没有鉴权功能，无法验证用户身份合法性，现在我们添加一个 key-auth 插件
执行
```
kubectl apply -f key-auth-k8s.yaml
```
其中，yaml 文内容为
```
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
name: key-auth
plugin: key-auth
```
现在，需要创建 secret，key 值为用户指定，需要在请求时携带 Header 中 apikey 字段
执行
```
kubectl create secret generic default-apikey \
--from-literal=kongCredType=key-auth \
--from-literal=key=ZGVmYXVsdC1hcGlrZXkK
```
在这里，我们的 key 是随意制定了一串 `ZGVmYXVsdC1hcGlrZXkK`，实际情况也可以
创建一个用户（consumer）标识访问者身份，并未该用户绑定 apikey。
执行
```
kubectl apply -f kong-consumer-k8s.yaml
```
其中，yaml 文内容为
```
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongConsumer
metadata:
name: default
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: kong
username: default
credentials:
- default-apikey
```
如果我们这时还想再像上一步一样的做 curl 访问，会发现已经无法访问，此时已经具备了安全能力，我们需要对应的 key。
**五. 通过 API Key 访问服务**
执行
```
curl -H "Content-Type:application/json" -H "apikey:ZGVmYXVsdC1hcGlrZXkK" -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"]}' https://$IP:$PORT/foo/uci/prediction -k
```
我们可以看到 apikey 已经加入到了 curl 请求的 header 当中。
doc/Offical_Docs/Index_CN.md 已删除 100644 → 0
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# 安装指南
## 安装说明
本说明将指导您在64位操作系统编译和安装 PaddleServing。
**强烈建议**您在 **Docker 内构建** Paddle Serving，更多镜像请查看 [Docker镜像列表](Docker_Images_CN.md)。
**一. Python 和 pip 版本：**
* Python 的版本支持 3.6/3.7/3.8/3.9
* Python 具有 pip, 且 pip 的版本要求 20.2.2+
* Python 和 pip 要求是 64 位版本
**二. PaddleServing 对 GPU 支持情况：**
* 目前 **PaddleServing** 支持 **NVIDIA** 显卡的 **CUDA** 驱动和 **AMD** 显卡的 **ROCm** 架构
* 目前支持CUDA 10.1/10.2/11.2
**第一种安装方式：使用 pip 安装**
您可以选择“使用 pip 安装”、“从源码编译安装” 两种方式中的任意一种方式进行安装。
本节将介绍使用 pip 的安装方式。
以下示例中 GPU 环境均为 cuda10.2-cudnn7
1. 启动开发镜像
**CPU：**
```
# 启动 CPU Docker
docker pull paddlepaddle/serving:0.8.0-devel
docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.8.0-devel bash
docker exec -it test bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
```
**GPU：**
```
# 启动 GPU Docker
docker pull paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel
nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel bash
nvidia-docker exec -it test bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
```
2. 检查 Python 的版本
使用以下命令确认是 3.6/3.7/3.8/3.9
python3 --version
3. 检查 pip 的版本，确认是 20.2.2+
python3 -m ensurepip
python3 -m pip --version
4. 安装所需的 pip 依赖
```
cd Serving
pip3 install -r python/requirements.txt
```
5. 安装服务 whl 包，共有3种 client、app、server，Server 分为 CPU 和 GPU，GPU 包根据您的环境选择一种安装
- post102 = CUDA10.2 + Cudnn7 + TensorRT6（推荐）
- post101 = CUDA10.1 + TensorRT6
- post112 = CUDA11.2 + TensorRT8
```shell
pip3 install paddle-serving-client==0.8.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install paddle-serving-app==0.8.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# CPU Server
pip3 install paddle-serving-server==0.8.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# GPU Server，需要确认环境再选择执行哪一条，推荐使用CUDA 10.2的包
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.2.post102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.2.post101 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.2.post112 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
默认开启国内清华镜像源来加速下载，如果您使用 HTTP 代理可以关闭(`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`)
6. 安装 Paddle 相关 Python 库
**当您使用`paddle_serving_client.convert`命令或者`Python Pipeline 框架`时才需要安装。**
```
# CPU 环境请执行
pip3 install paddlepaddle==2.2.2
# GPU CUDA 10.2环境请执行
pip3 install paddlepaddle-gpu==2.2.2
```
**注意**： 如果您的 CUDA 版本不是10.2，或者您需要在 GPU 环境上使用 TensorRT，请勿直接执行上述命令，需要参考[Paddle-Inference官方文档-下载安装Linux预测库](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。
7. 安装完成后的环境检查
当以上步骤均完成后可使用命令行运行环境检查功能，自动运行 Paddle Serving 相关示例，进行环境相关配置校验。
```
python3 -m paddle_serving_server.serve check
```
详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
8. 更多帮助信息请参考：
**第二种安装方式：使用源代码编译安装**
- 如果您只是使用 PaddleServing ，建议使用 **pip** 安装即可。
- 如果您有开发 PaddleServing 的需求，请参考 [从源码编译]()
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