# PPOCR 服务化部署 ([English](./README.md)|简体中文) PaddleOCR提供2种服务部署方式： - 基于PaddleHub Serving的部署：代码路径为"`./deploy/hubserving`"，使用方法参考[文档](../../deploy/hubserving/readme.md)； - 基于PaddleServing的部署：代码路径为"`./deploy/pdserving`"，按照本教程使用。 # 基于PaddleServing的服务部署 本文档将介绍如何使用[PaddleServing](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/README_CN.md)工具部署PP-OCR动态图模型的pipeline在线服务。 相比较于hubserving部署，PaddleServing具备以下优点： - 支持客户端和服务端之间高并发和高效通信 - 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 多种编程语言 开发客户端，例如C++, Python和Java 更多有关PaddleServing服务化部署框架介绍和使用教程参考[文档](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/README_CN.md)。 AIStudio演示案例可参考 [基于PaddleServing的OCR服务化部署实战](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3630726)。 ## 目录 - [环境准备](#环境准备) - [模型转换](#模型转换) - [Paddle Serving pipeline部署](#部署) - [Paddle Serving C++ 部署](#C++) - [Windows用户](#Windows用户) - [FAQ](#FAQ) ## 环境准备 需要准备PaddleOCR的运行环境和Paddle Serving的运行环境。 - 准备PaddleOCR的运行环境[链接](../../doc/doc_ch/installation.md) - 准备PaddleServing的运行环境，步骤如下 ```bash # 安装serving，用于启动服务 wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server_gpu-0.8.3.post102-py3-none-any.whl pip3 install paddle_serving_server_gpu-0.8.3.post102-py3-none-any.whl # 如果是cuda10.1环境，可以使用下面的命令安装paddle-serving-server wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server_gpu-0.8.3.post101-py3-none-any.whl # pip3 install paddle_serving_server_gpu-0.8.3.post101-py3-none-any.whl # 安装client，用于向服务发送请求 wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whl pip3 install paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whl # 安装serving-app wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl pip3 install paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl ``` **Note:** 如果要安装最新版本的PaddleServing参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.8.3/doc/Latest_Packages_CN.md)。 ## 模型转换 使用PaddleServing做服务化部署时，需要将保存的inference模型转换为serving易于部署的模型。 首先，下载PP-OCR的[inference模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR#pp-ocr-series-model-listupdate-on-september-8th) ```bash # 下载并解压 OCR 文本检测模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar # 下载并解压 OCR 文本识别模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar ``` 接下来，用安装的paddle_serving_client把下载的inference模型转换成易于server部署的模型格式。 ```bash # 转换检测模型 python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_det_infer/ \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --serving_server ./ppocrv2_det_serving/ \ --serving_client ./ppocrv2_det_client/ # 转换识别模型 python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --serving_server ./ppocrv2_rec_serving/ \ --serving_client ./ppocrv2_rec_client/ ``` 检测模型转换完成后，会在当前文件夹多出`ppocrv2_det_serving` 和`ppocrv2_det_client`的文件夹，具备如下格式： ``` |- ppocrv2_det_serving/ |- __model__ |- __params__ |- serving_server_conf.prototxt |- serving_server_conf.stream.prototxt |- ppocrv2_det_client |- serving_client_conf.prototxt |- serving_client_conf.stream.prototxt ``` 识别模型同理。 ## Paddle Serving pipeline部署 1. 下载PaddleOCR代码，若已下载可跳过此步骤 ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR # 进入到工作目录 cd PaddleOCR/deploy/pdserving/ ``` pdserver目录包含启动pipeline服务和发送预测请求的代码，包括： ``` __init__.py config.yml # 启动服务的配置文件 ocr_reader.py # OCR模型预处理和后处理的代码实现 pipeline_http_client.py # 发送pipeline预测请求的脚本 web_service.py # 启动pipeline服务端的脚本 ``` 2. 启动服务可运行如下命令： ``` # 启动服务，运行日志保存在log.txt python3 web_service.py &>log.txt & ``` 成功启动服务后，log.txt中会打印类似如下日志 ![](./imgs/start_server.png) 3. 发送服务请求： ``` python3 pipeline_http_client.py ``` 成功运行后，模型预测的结果会打印在cmd窗口中，结果示例为： ![](./imgs/pipeline_result.png) 调整 config.yml 中的并发个数获得最大的QPS, 一般检测和识别的并发数为2：1 ``` det: #并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发 concurrency: 8 ... rec: #并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发 concurrency: 4 ... ``` 有需要的话可以同时发送多个服务请求 预测性能数据会被自动写入 `PipelineServingLogs/pipeline.tracer` 文件中。 在200张真实图片上测试，把检测长边限制为960。T4 GPU 上 QPS 均值可达到23左右： ``` 2021-05-13 03:42:36,895 ==================== TRACER ====================== 2021-05-13 03:42:36,975 Op(rec): 2021-05-13 03:42:36,976 in[14.472382882882883 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 prep[9.556855855855856 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 midp[59.921905405405404 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 postp[15.345945945945946 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 out[1.9921216216216215 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 idle[0.16254943864471572] 2021-05-13 03:42:36,976 Op(det): 2021-05-13 03:42:36,976 in[315.4468035714286 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 prep[69.5980625 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 midp[18.989535714285715 ms] 2021-05-13 03:42:36,976 postp[18.857803571428573 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 out[3.1337544642857145 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 idle[0.7477961159203756] 2021-05-13 03:42:36,977 DAGExecutor: 2021-05-13 03:42:36,977 Query count[224] 2021-05-13 03:42:36,977 QPS[22.4 q/s] 2021-05-13 03:42:36,977 Succ[0.9910714285714286] 2021-05-13 03:42:36,977 Error req[169, 170] 2021-05-13 03:42:36,977 Latency: 2021-05-13 03:42:36,977 ave[535.1678348214285 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .50[172.651 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .60[187.904 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .70[245.675 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .80[526.684 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .90[854.596 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .95[1722.728 ms] 2021-05-13 03:42:36,977 .99[3990.292 ms] 2021-05-13 03:42:36,978 Channel (server worker num[10]): 2021-05-13 03:42:36,978 chl0(In: ['@DAGExecutor'], Out: ['det']) size[0/0] 2021-05-13 03:42:36,979 chl1(In: ['det'], Out: ['rec']) size[6/0] 2021-05-13 03:42:36,979 chl2(In: ['rec'], Out: ['@DAGExecutor']) size[0/0] ``` ## Paddle Serving C++ 部署 基于python的服务部署，显然具有二次开发便捷的优势，然而真正落地应用，往往需要追求更优的性能。PaddleServing 也提供了性能更优的C++部署版本。 C++ 服务部署在环境搭建和数据准备阶段与 python 相同，区别在于启动服务和客户端发送请求时不同。 | 语言 | 速度 | 二次开发 | 是否需要编译 | |-----|-----|---------|------------| | C++ | 很快 | 略有难度 | 单模型预测无需编译，多模型串联需要编译 | | python | 一般 ｜ 容易 | 单模型/多模型 均无需编译| 1. 准备 Serving 环境 为了提高预测性能，C++ 服务同样提供了多模型串联服务。与python pipeline服务不同，多模型串联的过程中需要将模型前后处理代码写在服务端，因此需要在本地重新编译生成serving。 首先需要下载Serving代码库, 把OCR文本检测预处理相关代码替换到Serving库中 ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving cp -rf general_detection_op.cpp Serving/core/general-server/op ``` 具体可参考官方文档：[如何编译Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.8.3/doc/Compile_CN.md)，注意需要开启 WITH_OPENCV 选项。 完成编译后，注意要安装编译出的三个whl包，并设置SERVING_BIN环境变量。 2. 启动服务可运行如下命令： 一个服务启动两个模型串联，只需要在--model后依次按顺序传入模型文件夹的相对路径，且需要在--op后依次传入自定义C++OP类名称： ``` # 启动服务，运行日志保存在log.txt python3 -m paddle_serving_server.serve --model ppocrv2_det_serving ppocrv2_rec_serving --op GeneralDetectionOp GeneralInferOp --port 9293 &>log.txt & ``` 成功启动服务后，log.txt中会打印类似如下日志 ![](./imgs/start_server.png) 3. 发送服务请求： 由于需要在C++Server部分进行前后处理，为了加速传入C++Server的仅仅是图片的base64编码的字符串，故需要手动修改 ppocrv2_det_client/serving_client_conf.prototxt 中 feed_type 字段 和 shape 字段，修改成如下内容： ``` feed_var { name: "x" alias_name: "x" is_lod_tensor: false feed_type: 20 shape: 1 } ``` 启动客户端 ``` python3 ocr_cpp_client.py ppocrv2_det_client ppocrv2_rec_client ``` 成功运行后，模型预测的结果会打印在cmd窗口中，结果示例为： ![](./imgs/results.png) 在浏览器中输入服务器 ip:端口号，可以看到当前服务的实时QPS。(端口号范围需要是8000-9000) 在200张真实图片上测试，把检测长边限制为960。T4 GPU 上 QPS 峰值可达到51左右,约为pipeline的 2.12 倍。 ![](./imgs/c++_qps.png) ## Windows用户 Windows用户不能使用上述的启动方式，需要使用Web Service，详情参见[Windows平台使用Paddle Serving指导](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/Windows_Tutorial_CN.md) **WINDOWS只能使用0.5.0版本的CPU模式** 准备阶段： ``` pip3 install paddle-serving-server==0.5.0 pip3 install paddle-serving-app==0.3.1 ``` 1. 启动服务端程序 ``` cd win python3 ocr_web_server.py gpu(使用gpu方式) 或者 python3 ocr_web_server.py cpu(使用cpu方式) ``` 2. 发送服务请求 ``` python3 ocr_web_client.py ``` ## FAQ **Q1**： 发送请求后没有结果返回或者提示输出解码报错 **A1**： 启动服务和发送请求时不要设置代理，可以在启动服务前和发送请求前关闭代理，关闭代理的命令是： ``` unset https_proxy unset http_proxy ```