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## 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
编译Paddle Serving一共分以下几步
- [编译环境准备](#1):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](#2):下载Serving代码库,按需要执行初始化操作
- [环境变量准备](#3):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](#4): 编译`paddle-serving-server`, `paddle-serving-client`, `paddle-serving-app`相关whl包
- [安装相关whl包](#5):安装编译出的三个whl包,并设置SERVING_BIN环境变量
- [注意事项](#6)
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。
<a name="1"></a>
## 编译环境准备
| 组件 | 版本要求 |
......@@ -78,7 +78,7 @@ nvidia-docker run --rm -it paddlepaddle/paddle:${Paddle开发镜像Tag} bash
docker run --rm -it paddlepaddle/paddle:${Paddle开发镜像Tag} bash
```
<a name="2"></a>
## 下载代码库
**注明: 如果您正在使用Paddle开发镜像,需要在下载代码库后手动运行`bash env_install.sh`(如代码框的第三行所示)**
```
......@@ -89,6 +89,7 @@ cd Serving && git submodule update --init --recursive
bash tools/paddle_env_install.sh
```
<a name="3"></a>
## 环境变量准备
**设置PYTHON环境变量**
......@@ -161,7 +162,7 @@ export TENSORRT_LIBRARY_PATH="/usr/"
| 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) |
<a name="4"></a>
## 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。如果是CPU版本请运行,
......@@ -222,6 +223,7 @@ make -j10
cd ..
```
<a name="5"></a>
## 安装相关whl包
```
pip3.7 install -r build_server/python/dist/*.whl
......@@ -230,6 +232,7 @@ pip3.7 install -r build_app/python/dist/*.whl
export SERVING_BIN=${PWD}/build_server/core/general-server/serving
```
<a name="6"></a>
## 注意事项
注意到上一小节的最后一行`export SERVING_BIN`,运行python端Server时,会检查`SERVING_BIN`环境变量,如果想使用自己编译的二进制文件,请将设置该环境变量为对应二进制文件的路径,通常是`export SERVING_BIN=${BUILD_DIR}/core/general-server/serving`
......
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