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......@@ -67,69 +67,72 @@ docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:ascend-aarch64-cann3.3.0-
**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
```
**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
```
```
cd Serving
pip3 install -r python/requirements.txt
```
**三. 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
```
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
```
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`)
- post102 = CUDA10.2 + Cudnn7 + TensorRT6(推荐)
- post101 = CUDA10.1 + TensorRT6
- post112 = CUDA11.2 + TensorRT8
```
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
```
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**
**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
**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。
# 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。
**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。
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
```
```
python3 -m paddle_serving_server.serve check
```
详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
详情请参考[环境检查文档](./Check_Env_CN.md)
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