PaddleOCR服务器端部署C++ cpu或者gpu进行预测 简介 paddleocr的环境安装需要opencv和paddle C++环境。 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...
PaddleOCR支持五种部署方案,分别为服务化Paddle Serving、服务端/云端Paddle Inference、移动端/边缘端Paddle Lite、网页前端Paddle.js。在工业级部署层面,PaddleOCR提供了基于Paddle Inference的服务器端预测方案,基于Paddle Serving的服务化部署方案,以及基于Paddle-Lite的端侧部署方案,满足不同硬件环境下的部署需求。 上面...
concurrency: 2 #当op配置没有server_endpoints时,从local_service_conf读取本地服务配置 local_service_conf: #client类型,包括brpc, grpc和local_predictor.local_predictor不启动Serving服务,进程内预测 client_type: local_predictor #det模型路径 model_config: ./ppocr_det_v3_serving #Fetch结果列表,以client_c...
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...
查看服务器默认安装 ls -l /usr/bin | grep python paddle基础环境要求 python>=3.7.0 pip>20.0.0 推荐anaconde安装python,会携带一些基础库 【OCR文字识别】Linux下基于PaddleHub Serving部署-php黑洞网 (phpheidong.com) 手动安装 ./configure --prefix=/usr/local/python3.7.1 ...
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...
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。
服务器端 支持X86 CPU、NVIDIA GPU芯片,昆仑芯片 飞桨原生推理库Paddle Inference 内置在飞桨核心框架中,一行命令即可实现预测。 模型服务化(Model as Service) 支持X86 CPU、NVIDIA GPU芯片,昆仑芯片 PaddleHub/PaddleServing 一行代码快速部署WebService 服务,支持多种Inference模型的切换 不同的硬件环境,模型部署方法也...
服务器端C++预测 本教程将介绍在服务器端部署PaddleOCR超轻量中文检测、识别模型的详细步骤。 1. 准备环境 运行准备 Linux环境,推荐使用docker。 1.1 编译opencv库 首先需要从opencv官网上下载在Linux环境下源码编译的包,以opencv3.4.7为例,下载命令如下。 wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.tar...