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| 1 | +# PaddleDetection 服务化部署示例 |
| 2 | + |
| 3 | +本文档以PP-YOLOE模型(ppyoloe_crn_l_300e_coco)为例,进行详细介绍。其他PaddleDetection模型都已支持服务化部署,只需将下述命令中的模型和配置名字修改成要部署模型的名字。 |
| 4 | + |
| 5 | +PaddleDetection模型导出和预训练模型下载请看[PaddleDetection模型部署](../README.md)文档。 |
| 6 | + |
| 7 | +在服务化部署前,需确认 |
| 8 | + |
| 9 | +- 1. 服务化镜像的软硬件环境要求和镜像拉取命令请参考[FastDeploy服务化部署](../../../../../serving/README.md) |
| 10 | + |
| 11 | + |
| 12 | +## 启动服务 |
| 13 | + |
| 14 | +```bash |
| 15 | +#下载部署示例代码 |
| 16 | +git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git |
| 17 | +cd FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/serving |
| 18 | + |
| 19 | +#下载PPYOLOE模型文件和测试图片 |
| 20 | +wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz |
| 21 | +wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg |
| 22 | +tar xvf ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz |
| 23 | + |
| 24 | +# 将配置文件放入预处理目录 |
| 25 | +mv ppyoloe_crn_l_300e_coco/infer_cfg.yml models/preprocess/1/ |
| 26 | + |
| 27 | +# 将模型放入 models/runtime/1目录下, 并重命名为model.pdmodel和model.pdiparams |
| 28 | +mv ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdmodel models/runtime/1/model.pdmodel |
| 29 | +mv ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdiparams models/runtime/1/model.pdiparams |
| 30 | + |
| 31 | +# 将ppdet和runtime中的ppyoloe配置文件重命名成标准的config名字 |
| 32 | +# 其他模型比如faster_rcc就将faster_rcnn_config.pbtxt重命名为config.pbtxt |
| 33 | +cp models/ppdet/ppyoloe_config.pbtxt models/ppdet/config.pbtxt |
| 34 | +cp models/runtime/ppyoloe_runtime_config.pbtxt models/runtime/config.pbtxt |
| 35 | + |
| 36 | +# 注意: 由于mask_rcnn模型多一个输出,需要将后处理目录(models/postprocess)中的mask_config.pbtxt重命名为config.pbtxt |
| 37 | + |
| 38 | +# 拉取fastdeploy镜像(x.y.z为镜像版本号,需替换成fastdeploy版本数字) |
| 39 | +# GPU镜像 |
| 40 | +docker pull paddlepaddle/fastdeploy:x.y.z-gpu-cuda11.4-trt8.4-21.10 |
| 41 | +# CPU镜像 |
| 42 | +docker pull paddlepaddle/fastdeploy:z.y.z-cpu-only-21.10 |
| 43 | + |
| 44 | + |
| 45 | +# 运行容器.容器名字为 fd_serving, 并挂载当前目录为容器的 /serving 目录 |
| 46 | +nvidia-docker run -it --net=host --name fd_serving --shm-size="1g" -v `pwd`/:/serving paddlepaddle/fastdeploy:x.y.z-gpu-cuda11.4-trt8.4-21.10 bash |
| 47 | + |
| 48 | +# 启动服务(不设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,会拥有所有GPU卡的调度权限) |
| 49 | +CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 fastdeployserver --model-repository=/serving/models |
| 50 | +``` |
| 51 | +>> **注意**: |
| 52 | +
|
| 53 | +>> 由于mask_rcnn模型多一个输出,部署mask_rcnn需要将后处理目录(models/postprocess)中的mask_config.pbtxt重命名为config.pbtxt |
| 54 | +
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| 55 | +>> 拉取镜像请看[服务化部署主文档](../../../../../serving/README.md) |
| 56 | +
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| 57 | +>> 执行fastdeployserver启动服务出现"Address already in use", 请使用`--grpc-port`指定grpc端口号来启动服务,同时更改客户端示例中的请求端口号. |
| 58 | +
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| 59 | +>> 其他启动参数可以使用 fastdeployserver --help 查看 |
| 60 | +
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| 61 | +服务启动成功后, 会有以下输出: |
| 62 | +``` |
| 63 | +...... |
| 64 | +I0928 04:51:15.784517 206 grpc_server.cc:4117] Started GRPCInferenceService at 0.0.0.0:8001 |
| 65 | +I0928 04:51:15.785177 206 http_server.cc:2815] Started HTTPService at 0.0.0.0:8000 |
| 66 | +I0928 04:51:15.826578 206 http_server.cc:167] Started Metrics Service at 0.0.0.0:8002 |
| 67 | +``` |
| 68 | + |
| 69 | + |
| 70 | +## 客户端请求 |
| 71 | + |
| 72 | +在物理机器中执行以下命令,发送grpc请求并输出结果 |
| 73 | +``` |
| 74 | +#下载测试图片 |
| 75 | +wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg |
| 76 | +
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| 77 | +#安装客户端依赖 |
| 78 | +python3 -m pip install tritonclient\[all\] |
| 79 | +
|
| 80 | +# 发送请求 |
| 81 | +python3 paddledet_grpc_client.py |
| 82 | +``` |
| 83 | + |
| 84 | +发送请求成功后,会返回json格式的检测结果并打印输出: |
| 85 | +``` |
| 86 | +output_name: DET_RESULT |
| 87 | +[[159.93016052246094, 82.35527038574219, 199.8546600341797, 164.68682861328125], |
| 88 | +... ..., |
| 89 | +[60.200584411621094, 123.73260498046875, 108.83859252929688, 169.07467651367188]] |
| 90 | +``` |
| 91 | + |
| 92 | +## 配置修改 |
| 93 | + |
| 94 | +当前默认配置在GPU上运行Paddle引擎, 如果要在CPU或其他推理引擎上运行。 需要修改`models/runtime/config.pbtxt`中配置,详情请参考[配置文档](../../../../../serving/docs/zh_CN/model_configuration.md) |
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