百度飞浆 PaddleOCR HubServing的部署 (CentOS 7)

**环境：python 3.7.1 **

1. 安装paddlehub

安装paddlehub之前，需要先安装paddlepaddle，对此我深有体会。
百度飞浆快速安装说明：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick#show_info

pip3 install paddlepaddle --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装完成后，会有下面类似的提示，

Installing collected packages: paddlepaddle
Successfully installed paddlepaddle-1.8.3

检查下是否安装成功。目前我安装的版本时1.8.3。
使用 python 进入python解释器，输入

import paddle.fluid

再输入

paddle.fluid.install_check.run_check()

如果出现 Your Paddle Fluid is installed successfully!，说明您已成功安装。

安装paddlehub

官方文档地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/serving.md

pip3 install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装过程中提示“ModuleNotFoundError: No module named 'skbuild'” ，原因是一些依赖模块没有安装，执行下面命令进行安装。

pip3 install cmake -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install scikit-build -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装完成后，重新执行安装paddlehub，安装过程中执行opencv-python一直卡住不动，可以尝试升级pip版本再试。
我安装时有一个警告提示：

WARNING: The script hub is installed in '/usr/local/python3.7/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.

export添加到环境变量中export PATH=$PATH:/usr/local/python3.7/bin
执行下面命令，添加linux环境变量，方便后面使用hub命令。

export PYTHONPATH=.

2.安装服务模块

下载PaddleOCR源码到本地，github地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
这里我放在了/opt目录下，解压缩

unzip PaddleOCR-develop.zip

切换到PaddleOCR-develop目录下，准备安装服务模块。
PaddleOCR提供3种服务模块，根据需要安装所需模块。安装示例如下：
安装检测服务模块

hub install deploy/hubserving/ocr_det/

安装识别服务模块

hub install deploy/hubserving/ocr_rec/

安装检测+识别串联服务模块

hub install deploy/hubserving/ocr_system/

ps:若提示bash: hub: command not found... 则就把上面的/usr/local/python3.7/bin添加到环境变量中。

我这里提示了另一个错误，

not find model file path ./inference/ch_det_mv3_db//model

模型路径不对，找到deploy/hubserving/ocr_system/params.py中，将文字检测和文字识别模型地址改为你对应的路径。
百度飞浆的模型提供下载地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/quickstart.md

#params for text detector
cfg.det_algorithm = "DB"
cfg.det_model_dir = "./inference/ch_det_mv3_db/"
cfg.det_max_side_len = 960

#params for text recognizer
cfg.rec_algorithm = "CRNN"
cfg.rec_model_dir = "./inference/ch_rec_mv3_crnn/"

安装成功提示

Successfully installed ocr_system

执行hub list 看是否安装成功

image.png

3.启动服务

启动方式有两种，一种是命令行方式，一种是配置文件方式，这里我使用配置文件方式，其他大家可参考官方文档。
找到/ocr_system/config.json文件，打开并修改相应的参数。

{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": false
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 2
}

因为我本地环境是cpu所以就只是把use_gpu:false。启动服务

hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json