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动机

Paddle Serving 旨在帮助深度学习开发者轻易部署在线预测服务。 **本项目目标**: 当用户使用 [Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) 训练了一个深度神经网络，就同时拥有了该模型的预测服务。

核心功能

- 与Paddle训练紧密连接，绝大部分Paddle模型可以 **一键部署**. - 支持 **工业级的服务能力** 例如模型管理，在线加载，在线A/B测试等. - 支持 **分布式键值对索引** 助力于大规模稀疏特征作为模型输入. - 支持客户端和服务端之间 **高并发和高效通信**. - 支持 **多种编程语言** 开发客户端，例如Golang，C++和Python. - **可伸缩框架设计** 可支持不限于Paddle的模型服务.

安装

强烈建议您在Docker内构建Paddle Serving，请查看[如何在Docker中运行PaddleServing](doc/RUN_IN_DOCKER_CN.md) ```shell pip install paddle-serving-client pip install paddle-serving-server ```

快速启动示例

波士顿房价预测

``` shell wget --no-check-certificate https://paddle-serving.bj.bcebos.com/uci_housing.tar.gz tar -xzf uci_housing.tar.gz ``` Paddle Serving 为用户提供了基于 HTTP 和 RPC 的服务

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 ```
| 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/)。
``` 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服务

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() client.load_client_config("uci_housing_client/serving_client_conf.prototxt") client.connect(["127.0.0.1:9292"]) data = [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_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"`。

Paddle Serving预装的服务

中文分词模型

- **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"} ```

图像分类模型

- **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**:



``` 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} ```

更多示例

| Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | Bert-Base-Baike | | 下载链接 | [https://paddle-serving.bj.bcebos.com/bert_example/bert_seq128.tar.gz](https://paddle-serving.bj.bcebos.com/bert_example%2Fbert_seq128.tar.gz) | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/bert | | 介绍 | 获得一个中文语句的语义表示 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | Resnet50-Imagenet | | 下载链接 | [https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/ResNet50_vd.tar.gz](https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example%2FResNet50_vd.tar.gz) | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imagenet | | 介绍 | 获得一张图片的图像语义表示 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | Resnet101-Imagenet | | 下载链接 | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imagenet-example/ResNet101_vd.tar.gz | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imagenet | | 介绍 | 获得一张图片的图像语义表示 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | CNN-IMDB | | 下载链接 | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo/imdb_model.tar.gz | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imdb | | 介绍 | 从一个中文语句获得类别及其概率 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | LSTM-IMDB | | 下载链接 | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo/imdb_model.tar.gz | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imdb | | 介绍 | 从一个英文语句获得类别及其概率 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | BOW-IMDB | | 下载链接 | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/imdb-demo/imdb_model.tar.gz | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/imdb | | 介绍 | 从一个英文语句获得类别及其概率 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | Jieba-LAC | | 下载链接 | https://paddle-serving.bj.bcebos.com/lac/lac_model.tar.gz | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/lac | | 介绍 | 获取中文语句的分词 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | DNN-CTR | | 下载链接 | None(Get model by [local_train.py](./python/examples/criteo_ctr/local_train.py)) | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/criteo_ctr | | 介绍 | 从项目的特征向量中获得点击概率 | | Key | Value | | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | | 模型名 | DNN-CTR(with cube) | | 下载链接 | None(Get model by [local_train.py](python/examples/criteo_ctr_with_cube/local_train.py)) | | 客户端/服务端代码 | https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/criteo_ctr_with_cube | | 介绍 | 从项目的特征向量中获得点击概率 |

文档

### 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) ### FAQ - [常见问答](doc/deprecated/FAQ.md) ### 设计文档 - [Paddle Serving设计文档](doc/DESIGN_DOC_CN.md)

社区

### Slack 想要同开发者和其他用户沟通吗？欢迎加入我们的 [Slack channel](https://paddleserving.slack.com/archives/CUBPKHKMJ) ### 贡献代码 如果您想为Paddle Serving贡献代码，请参考 [Contribution Guidelines](doc/CONTRIBUTE.md) ### 反馈 如有任何反馈或是bug，请在 [GitHub Issue](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/issues)提交 ### License [Apache 2.0 License](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/LICENSE)