百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用（服务化部署 - Docker）

# 切换进 opt/ppocr 目录，后面 $PWD 挂载时会用到当前的路径
[root@localhost ~]# cd /opt/ppocr/
[root@localhost ppocr]# pwd
/opt/ppocr
[root@localhost ppocr]# 
# 获取镜像 -- 没有GPU环境，使用CPU跑了玩玩
[root@localhost ppocr]# docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2
# 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下
[root@localhost ppocr]# docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2 /bin/bash
# --name ppocr：设定 Docker 的名称，ppocr 是自己设置的名称；
# -it：参数说明容器已和本机交互式运行；
# -v $PWD:/paddle：指定将当前路径（PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径--Linux宿主机的路径，所以执行命令的路径要选好）挂载到容器内部的 /paddle 目录；（相当于 /opt/ppocr 挂载到容器内）
# registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2：指定需要使用的 image 名称，您可以通过docker images命令查看；/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令
# ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令
[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/bash
λ localhost /home

# 升级 pip 
pip install -U pip
# 容器中已经包含了 paddlepaddle 2.2.2
pip list
# 拉取 PaddleOCR 代码
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git
# 切换进入 PaddleOCR 目录
cd PaddleOCR
# 安装运行所需要的whl包
pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 安装serving，用于启动服务
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server-0.8.3-py3-none-any.whl
pip install paddle_serving_server-0.8.3-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 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
pip install paddle_serving_client-0.8.3-cp37-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装serving-app
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl
pip install paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

cd deploy/pdserving/ 
# 下载并解压 OCR 文本检测模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
# 下载并解压 OCR 文本识别模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar &&  tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
# 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。
# 转换检测模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_det_infer/ \
                                         --model_filename inference.pdmodel          \
                                         --params_filename inference.pdiparams       \
                                         --serving_server ./ppocr_det_v3_serving/ \
                                         --serving_client ./ppocr_det_v3_client/
# 转换识别模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_rec_infer/ \
                                         --model_filename inference.pdmodel          \
                                         --params_filename inference.pdiparams       \
                                         --serving_server ./ppocr_rec_v3_serving/  \
                                         --serving_client ./ppocr_rec_v3_client/
# 查看文件夹
ll ppocr_det_v3_client ppocr_det_v3_serving ppocr_rec_v3_serving ppocr_rec_v3_client

启动服务，测试时使用，窗口关闭服务停止
python web_service.py --config=config.yml
# 启动服务（后台运行），运行日志保存在log.txt
nohup python web_service.py --config=config.yml &>log.txt &
tail -f ./log.txt

# 如果容器停止，重启容器
[root@localhost ppocr]# docker restart ppocr
# 进入容器
[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/bash
# 切换目录
cd PaddleOCR/deploy/pdserving/
# 启动服务
python web_service.py --config=config.yml
# nohup python web_service.py --config=config.yml &>log.txt &

import json
import base64
img_path = r'D:\OpenSource\PaddleOCR-release-2.6\doc\imgs\00006737.jpg';
with open(img_path, 'rb') as file:
    image_data1 = file.read()
image = base64.b64encode(image_data1).decode('utf8')
data = {"key": ["image"], "value": [image]}
# 转成 json 字符串
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)

{"key": ["image"], "value": ["image base64"]}