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- [基于PaddleHub Serving的服务部署](#基于paddlehub-serving的服务部署)
  - [1. 近期更新](#1-近期更新)
  - [2. 快速启动服务](#2-快速启动服务)
    - [2.1 准备环境](#21-准备环境)
    - [2.2 下载推理模型](#22-下载推理模型)
    - [2.3 安装服务模块](#23-安装服务模块)
    - [2.4 启动服务](#24-启动服务)
      - [2.4.1. 命令行命令启动（仅支持CPU）](#241-命令行命令启动仅支持cpu)
      - [2.4.2 配置文件启动（支持CPU、GPU）](#242-配置文件启动支持cpugpu)
  - [3. 发送预测请求](#3-发送预测请求)
  - [4. 返回结果格式说明](#4-返回结果格式说明)
  - [5. 自定义修改服务模块](#5-自定义修改服务模块)


PaddleOCR提供2种服务部署方式：
- 基于PaddleHub Serving的部署：代码路径为"`./deploy/hubserving`"，按照本教程使用；
- 基于PaddleServing的部署：代码路径为"`./deploy/pdserving`"，使用方法参考[文档](../../deploy/pdserving/README_CN.md)。

# 基于PaddleHub Serving的服务部署

hubserving服务部署目录下包括文本检测、文本方向分类，文本识别、文本检测+文本方向分类+文本识别3阶段串联，表格识别和PP-Structure六种服务包，请根据需求选择相应的服务包进行安装和启动。目录结构如下：
```
deploy/hubserving/
  └─  ocr_cls     文本方向分类模块服务包
  └─  ocr_det     文本检测模块服务包
  └─  ocr_rec     文本识别模块服务包
  └─  ocr_system  文本检测+文本方向分类+文本识别串联服务包
  └─  structure_table  表格识别服务包
  └─  structure_system  PP-Structure服务包
```

每个服务包下包含3个文件。以2阶段串联服务包为例，目录如下：
```
deploy/hubserving/ocr_system/
  └─  __init__.py    空文件，必选
  └─  config.json    配置文件，可选，使用配置启动服务时作为参数传入
  └─  module.py      主模块，必选，包含服务的完整逻辑
  └─  params.py      参数文件，必选，包含模型路径、前后处理参数等参数
```
## 1. 近期更新

* 2022.03.30 新增PP-Structure和表格识别两种服务。

## 2. 快速启动服务
以下步骤以检测+识别2阶段串联服务为例，如果只需要检测服务或识别服务，替换相应文件路径即可。
### 2.1 准备环境
```shell
# 安装paddlehub  
# paddlehub 需要 python>3.6.2
pip3 install paddlehub==2.1.0 --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```

### 2.2 下载推理模型
安装服务模块前，需要准备推理模型并放到正确路径。默认使用的是PP-OCRv2模型，默认模型路径为：
```
检测模型：./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/
识别模型：./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/
方向分类器：./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/
表格结构识别模型：./inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer/
```  

**模型路径可在`params.py`中查看和修改。** 更多模型可以从PaddleOCR提供的模型库[PP-OCR](../../doc/doc_ch/models_list.md)和[PP-Structure](../../ppstructure/docs/models_list.md)下载，也可以替换成自己训练转换好的模型。

### 2.3 安装服务模块
PaddleOCR提供5种服务模块，根据需要安装所需模块。

* 在Linux环境下，安装示例如下：
```shell
# 安装检测服务模块：  
hub install deploy/hubserving/ocr_det/

# 或，安装分类服务模块：  
hub install deploy/hubserving/ocr_cls/

# 或，安装识别服务模块：  
hub install deploy/hubserving/ocr_rec/

# 或，安装检测+识别串联服务模块：  
hub install deploy/hubserving/ocr_system/

# 或，安装表格识别服务模块：  
hub install deploy/hubserving/structure_table/

# 或，安装PP-Structure服务模块：  
hub install deploy/hubserving/structure_system/
```

* 在Windows环境下(文件夹的分隔符为`\`)，安装示例如下：
```shell
# 安装检测服务模块：  
hub install deploy\hubserving\ocr_det\

# 或，安装分类服务模块：  
hub install deploy\hubserving\ocr_cls\

# 或，安装识别服务模块：  
hub install deploy\hubserving\ocr_rec\

# 或，安装检测+识别串联服务模块：
hub install deploy\hubserving\ocr_system\

# 或，安装表格识别服务模块：
hub install deploy\hubserving\structure_table\

# 或，安装PP-Structure服务模块：  
hub install deploy\hubserving\structure_system\
```

### 2.4 启动服务
#### 2.4.1. 命令行命令启动（仅支持CPU）
**启动命令：**  
```shell
$ hub serving start --modules [Module1==Version1, Module2==Version2, ...] \
                    --port XXXX \
                    --use_multiprocess \
                    --workers \
```  

**参数：**  

|参数|用途|  
|---|---|  
|--modules/-m|PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出<br>*`当不指定Version时，默认选择最新版本`*|  
|--port/-p|服务端口，默认为8866|  
|--use_multiprocess|是否启用并发方式，默认为单进程方式，推荐多核CPU机器使用此方式<br>*`Windows操作系统只支持单进程方式`*|
|--workers|在并发方式下指定的并发任务数，默认为`2*cpu_count-1`，其中`cpu_count`为CPU核数|  

如启动串联服务：  ```hub serving start -m ocr_system```  

这样就完成了一个服务化API的部署，使用默认端口号8866。

#### 2.4.2 配置文件启动（支持CPU、GPU）
**启动命令：**  
```hub serving start -c config.json```  

其中，`config.json`格式如下：
```python
{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 2
}
```

- `init_args`中的可配参数与`module.py`中的`_initialize`函数接口一致。其中，**当`use_gpu`为`true`时，表示使用GPU启动服务**。  
- `predict_args`中的可配参数与`module.py`中的`predict`函数接口一致。

**注意:**  
- 使用配置文件启动服务时，其他参数会被忽略。
- 如果使用GPU预测(即，`use_gpu`置为`true`)，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，如：```export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0```，否则不用设置。
- **`use_gpu`不可与`use_multiprocess`同时为`true`**。

如，使用GPU 3号卡启动串联服务：  
```shell
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3
hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json
```  

## 3. 发送预测请求
配置好服务端，可使用以下命令发送预测请求，获取预测结果:  

```python tools/test_hubserving.py server_url image_path```  

需要给脚本传递2个参数：  
- **server_url**：服务地址，格式为  
`http://[ip_address]:[port]/predict/[module_name]`  
例如，如果使用配置文件启动分类，检测、识别，检测+分类+识别3阶段，表格识别和PP-Structure服务，那么发送请求的url将分别是：  
`http://127.0.0.1:8865/predict/ocr_det`  
`http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_cls`  
`http://127.0.0.1:8867/predict/ocr_rec`  
`http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system`  
`http://127.0.0.1:8869/predict/structure_table`  
`http://127.0.0.1:8870/predict/structure_system`  
- **image_dir**：测试图像路径，可以是单张图片路径，也可以是图像集合目录路径  
- **visualize**：是否可视化结果，默认为False  
- **output**：可视化结果保存路径，默认为`./hubserving_result`

访问示例：  
```python tools/test_hubserving.py --server_url=http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system --image_dir=./doc/imgs/ --visualize=false```

## 4. 返回结果格式说明
返回结果为列表（list），列表中的每一项为词典（dict），词典一共可能包含3种字段，信息如下：

|字段名称|数据类型|意义|
|---|---|---|
|angle|str|文本角度|
|text|str|文本内容|
|confidence|float| 文本识别置信度或文本角度分类置信度|
|text_region|list|文本位置坐标|
|html|str|表格的html字符串|
|regions|list|版面分析+表格识别+OCR的结果，每一项为一个list，包含表示区域坐标的`bbox`，区域类型的`type`和区域结果的`res`三个字段|

不同模块返回的字段不同，如，文本识别服务模块返回结果不含`text_region`字段，具体信息如下：

| 字段名/模块名 | ocr_det | ocr_cls | ocr_rec | ocr_system | structure_table | structure_system |
|  ---  |  ---  |  ---  |  ---  |  ---  | ---  |---  |
|angle| | ✔ | | ✔ | ||
|text| | |✔|✔| | ✔ |
|confidence| |✔ |✔| | | ✔|
|text_region| ✔| | |✔ | | ✔|
|html| | | | |✔ |✔|
|regions| | | | |✔ |✔ |

**说明：** 如果需要增加、删除、修改返回字段，可在相应模块的`module.py`文件中进行修改，完整流程参考下一节自定义修改服务模块。

## 5. 自定义修改服务模块
如果需要修改服务逻辑，你一般需要操作以下步骤（以修改`ocr_system`为例）：  

- 1、 停止服务  
```hub serving stop --port/-p XXXX```  

- 2、 到相应的`module.py`和`params.py`等文件中根据实际需求修改代码。  
例如，如果需要替换部署服务所用模型，则需要到`params.py`中修改模型路径参数`det_model_dir`和`rec_model_dir`，如果需要关闭文本方向分类器，则将参数`use_angle_cls`置为`False`，当然，同时可能还需要修改其他相关参数，请根据实际情况修改调试。 **强烈建议修改后先直接运行`module.py`调试，能正确运行预测后再启动服务测试。**

- 3、 卸载旧服务包  
```hub uninstall ocr_system```  

- 4、 安装修改后的新服务包  
```hub install deploy/hubserving/ocr_system/```  

- 5、重新启动服务  
```hub serving start -m ocr_system```  
