因为服务器中的cmake版本低于3.15,可以通过cmake -version知道。 安装 1. cmake3.19.8安装 1)下载地址 https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.19.8/cmake-3.19.8-Linux-x86_64.tar.gz 2)安装 tar -xvf cmake-3.19.8-Linux-x86_64.tar.gz ...
服务器端C++预测 本章节介绍PaddleOCR 模型的C++部署方法。C++在性能计算上优于Python,因此,在大多数CPU、GPU部署场景,多采用C++的部署方式,本节将介绍如何在Linux\Windows (CPU\GPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。 1. 准备环境 1.1 运行准备 ...
新建,将opencv路径填入并保存,如D:\projects\opencv\build\x64\vc14\bin Step3: 使用Visual Studio 2019直接编译CMake 打开Visual Studio 2019 Community,点击继续但无需代码 点击:文件->打开->CMake 选择项目代码所在路径,并打开CMakeList.txt: 点击:项目->cpp_inference_demo的CMake设置 点击浏览,分别设置编译...
识别模型:ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar 方向分类器:ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar 把压缩包上传到Paddle/inference目录里,解压 修改模型位置 因为这里安装部署用模块ocr_sysyem,路径PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system/params.py Hub Serving安装 pip install paddlehub -ihttps://mirror.baidu.com/pypi...
1 基于PaddleServing的服务部署 本文档将介绍如何使用PaddleServing工具部署PPOCR 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 ...
PaddleOCR是基于PaddlePaddle的多语言超轻量OCR工具包,支持80+语言识别,提供数据标注和合成工具,支持服务器、移动、嵌入式和物联网设备之间的训练和部署, 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。 在部署方面,PaddleOCR 针对不同应用场景,提供了三种预测部署方案。
5. PaddleOCR 的服务化部署(模型推理部署) 5.1.服务器配置 CPU 服务器 8C 16G 180G CentOS8 5.2. 安装Docker 戳下图,看如何在 CentOS8 中安装 Docker。 5.3. 安装 PaddlePaddle2.2(基于Docker) 拉取预安装 PaddlePaddle 的镜像: 代码语言:javascript
这其中的部署环节就是由PaddleHub自带Hub Serving功能实现的,Hub Serving是PaddleHub的一键模型转服务,即通过简单的一行命令即可将深度学习模型部署为在先服务,也就是服务端,用户可以使用HTTP协议通过浏览器或者客户端将待推理数据(例如图片)发送访问服务端,服务端在完成推理后,将推理结果返回给用户。 通过Hub Serving...
在Aistudio中新建一个终端控制台,假设为(server)服务器,输入以下命令 hub serving start -m chinese_ocr_db_crnn_mobile -p 8866 执行后入下图所示: 以上 操作,利用hubServing一键式搭建了一套基于chinese_ocr_db_crnn_mobile模型的中文OCR识别服务 我们可以看到这个服务启动在8866端口,我们可以把这个终端形象的...