Update serving test doc (#5534)

* update cpp serving doc

* server build shell

* update serving cpp test doc

* fix typo

tutorials/mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/configs/mobilenet_v3_small/serving_infer_cpp.txt

@@ -12,4 +12,5 @@ serving_dir:./deploy/serving_cpp
 --op:GeneralClasOp
 --port:9997
 --gpu_id:"0"|null
-cpp_client:serving_client.py
\ No newline at end of file
+cpp_client:serving_client.py
+proto_path:deploy/serving_cpp/preprocess/serving_client_conf.prototxt

tutorials/mobilenetv3_prod/Step6/test_tipc/test_serving_infer_cpp.sh

@@ -33,6 +33,8 @@ port_value=$(func_parser_value "${lines[12]}")
 gpu_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
 gpu_value=$(func_parser_value "${lines[13]}")
 cpp_client_value=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+proto_path=$(func_parser_value "${lines[15]}")
+
 LOG_PATH="./log/${model_name}/${MODE}"
 mkdir -p ${LOG_PATH}
 
@@ -55,7 +57,7 @@ function func_serving(){
     trans_model_cmd="${python} ${trans_model_py} ${set_dirname} ${set_model_filename} ${set_params_filename} ${set_serving_server} ${set_serving_client}"
     eval $trans_model_cmd
     last_status=${PIPESTATUS[0]}
-    cp "deploy/serving_cpp/preprocess/serving_client_conf.prototxt" ${serving_client_value}
+    cp ${proto_path} ${serving_client_value}
     cd ${serving_dir_value}
     status_check $last_status "${trans_model_cmd}" "${status_log}" "${model_name}"
     echo $PWD

tutorials/tipc/serving_cpp/serving_cpp.md

@@ -156,7 +156,7 @@ cp -r ./template/code/*  ./
 
 * [preprocess_op.*](../../mobilenetv3_prod/Step6/deploy/serving_cpp/preprocess/preprocess_op.cpp) 是可能会用到的工具类函数，复用 cpp_infer 中的代码；
 
-* [serving_client_conf.prototxt](../../mobilenetv3_prod/Step6/deploy/serving_cpp/preprocess/serving_client_conf.prototxt) 由于clint端输入的是原始图像，可能与推理时需要的输入数据类型不同，建议将输入数据类型统一修改成string，tipc测试时每次copy该文件，覆盖自动生成的`serving_client_conf.prototxt`。 具体将 feed_var 中的 feed_type 修改为20，shape修改为1。
+* [serving_client_conf.prototxt](../../mobilenetv3_prod/Step6/deploy/serving_cpp/preprocess/serving_client_conf.prototxt) 由于clint端输入的是原始图像，可能与推理时需要的输入数据类型不同，建议将输入数据类型统一修改成string，tipc测试时每次copy该文件，覆盖自动生成的`serving_client/serving_client_conf.prototxt`。 具体在Clas将 feed_var 中的 feed_type 修改为20，shape修改为1。按模型实际需要修改，可参考[prototxt 字段说明](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.9.0/doc/Save_CN.md)
 
 ```
 feed_var {

tutorials/tipc/serving_cpp/test_serving_cpp.md

@@ -52,9 +52,10 @@ python run_script
 <a name="2.2"></a>
 
 ## 2.2 配置文件和运行命令映射解析
-完整的 `serving_infer_cpp.txt` 配置文件共有13行，包含2个方面的内容。
-- Serving 部署模型转换：第4~10行
-- Serving 启动部署服务：第10~13行
+完整的 `serving_infer_cpp.txt` 配置文件共有13行，包含3个方面的内容。
+- Serving 部署模型转换：第4~9行
+- Serving 启动部署服务：第10~14行
+- Serving 启动客户端：第15行
 
 具体内容见 `serving_infer_cpp.txt`。
 
@@ -91,13 +92,54 @@ python3.7 -m paddle_serving_client.convert --dirname=./inference/resnet50_infer/
 - pdmodel文件名：`--model_filename=inference.pdmodel`，则需要修改第6行
 - 其他参数以此类推
 
+
+
 ### 2.2.2 C++ 服务部署配置参数
 
+C++ 服务的服务端使用命令行启动。
+
+```
+python3.7 -m paddle_serving_server.serve --model ./deploy/serving_cpp/serving_server/ --op GeneralClasOp --port 9997 --gpu_id "0"
+```
+<details>
+<summary>服务端启动配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）</summary>
+
+
+serving_dir:./deploy/serving_cpp
+--model:serving_server
+--op:GeneralClasOp
+--port:9997
+--gpu_id:"0"|null
+
+| 行号 | 参考内容                                | 含义            | key是否需要修改 | value是否需要修改 | 修改内容                             |
+|----|-------------------------------------|---------------|-----------|-------------|----------------------------------|
+| 10  | serving_dir:./deploy/serving_cpp      | serving服务执行路径          | 否         | 是           | value修改实际路径                  |
+| 11  | --model:serving_server                 | 部署模型名称   | 否         | 是           | value修改为实际部署模型名称     |
+| 12  | --op:GeneralClasOp | 自定义OP名称 | 否        | 是           | value修改自定义模型的名称                  |
+| 13 | --port:9997 | 端口号     | 否     | 是           | value修改为实际使用的端口号           |
+| 14 | --gpu_id:"0"|null    | 是否使用gpu | 否        | 否       | 默认在"0"号gpu卡和cpu卡上运行     |
+
+</details>
+
+
 C++ 服务的客户端采用 PYTHON 语言编写。
 ```python
 python3.7 serving_client.py
 ```
 
+<details>
+<summary>服务端启动配置参数（点击以展开详细内容或者折叠）</summary>
+
+
+| 行号 | 参考内容                                | 含义            | key是否需要修改 | value是否需要修改 | 修改内容                             |
+|----|-------------------------------------|---------------|-----------|-------------|----------------------------------|
+| 15  | cpp_client:serving_client.py      | 客户端服务执行路径          | 否         | 是           | value修改实际路径                  |
+| 16  | proto_path:deploy/serving_cpp/preprocess/serving_client_conf.prototxt                | 准备好的prototxt路径   | 否         | 是           | value修改为实际的prototxt文件路径     |
+
+
+</details>
+
+
 <a name="3"></a>
 
 # 3. C++ 服务化部署功能测试开发
@@ -133,7 +175,7 @@ python3.7 -m paddle_serving_client.convert
 --serving_client=./deploy/serving_cpp/serving_client/
 
 # 部署
-python3.7 -m paddle_serving_server.serve --model ./deploy/serving_cpp/serving_server/ --port 9993
+python3.7 -m paddle_serving_server.serve --model ./deploy/serving_cpp/serving_server/ --op GeneralClasOp --port 9997 --gpu_id "0"
 python3.7 serving_client.py
 ```