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-# 环境配置
+# 标准环境配置
 
-使用 PaddleServing 前需要准备相关环境。
+本文介绍基于标准环境进行配置安装。
 
-## 环境准备
+## CentOS 7 环境配置
+
+**一.环境准备**
 
-* **Linux 版本 (64 bit)**
-    * **CentOS 7 (GPU 版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)**
-    * **Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)**
-    * **Ubuntu 18.04 (GPU 版本支持 CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2)**
 * **Python 版本 3.6/3.7/3.8/3.9 (64 bit)**
 
-## 选择 CPU/GPU
+**二.选择 CPU/GPU**
 
 * 如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件
 
@@ -21,11 +19,9 @@
 
         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)
 
-## 安装必要工具
-
-**一.更新系统源**
+**三.安装必要工具**
 
-* Centos 环境
+1. 更新系统源
 
     更新`yum`的源：
 
@@ -39,17 +35,7 @@
     yum install -y epel-release
     ```
 
-* Ubuntu 环境
-
-    更新`apt`的源：
-
-    ```
-    apt update
-    ```
-
-**二.安装工具**
-
-* Centos 环境
+2. 安装工具
 
     `bzip2`以及`make`：
 
@@ -93,7 +79,70 @@
     make -j8 && make install
     ```
 
-* Ubuntu 环境
+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
+
+**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`：
 
@@ -136,7 +185,7 @@
     make -j8 && make install
     ```
 
-**三.安装GOLANG**
+3. 安装GOLANG
 
     建议使用 go1.17.2:
 
@@ -152,14 +201,12 @@
     source /root/.bashrc
     ```
   
-**四.安装依赖库**
-
-* Centos 环境
+4. 安装依赖库
 
     安装相关依赖库 patchelf：
 
     ```
-    yum install patchelf
+    apt-get install patchelf
     ```
 
     配置 ssl 依赖库
@@ -174,22 +221,69 @@
     ln -sf /usr/lib/libssl.so.10 /usr/lib/libssl.so
     ```
 
-* Ubuntu 环境
+## Windows 环境配置
 
-    安装相关依赖库 patchelf：
+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**
+
+**目前原生Windows仅支持Python 3.6或更高版本**。首先需要将Python的可执行程序所在目录加入到PATH当中。通常在**系统属性/我的电脑属性**-**高级**-**环境变量** ，点选Path，并在开头加上路径。例如`C:\Users\$USER\AppData\Local\Programs\Python\Python36`，最后连续点击**确定** 。在Powershell上如果输入python可以进入python交互界面，说明环境变量配置成功。
+
+**二.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
+
+**一. 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
 
    ```
-    apt-get install patchelf
+   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
+   pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
+   pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post101 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+   pip3 install paddle-serving-server-gpu==0.8.3.post112 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    ```
 
-    配置 ssl 依赖库
+   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。**
    ```
-    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
+   # 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
    ```
+
+   详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
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