Docker搭建paddleOCR，基于PaddlePaddle服务化运行

1、下载镜像https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html#anchor-0
    

docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.0.1

    
2、启动容器
    CPU：
      

 sudo docker run --name paddleCPU -p 8865:8865 -p 8866:8866 -p 8867:8867 -p 8868:8868 -v $PWD:/paddle -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.0.1 /bin/bash

    
    GPU：
      

 sudo nvidia-docker run --name paddleGPU -p 8865:8865 -p 8866:8866 -p 8867:8867 -p 8868:8868 -v $PWD:/paddle -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.0.1-gpu-cuda11.0-cudnn8 /bin/bash

3、更新PIP
    

pip3.7 install --upgrade pip 

3、安装PaddlePaddle 2.0
    # 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
  

 python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    
    # 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
    

python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.0.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    
4、服务化服务启动需要安装hub
    

pip3.7 install paddlehub --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

5、克隆PaddleOCR repo代码（注意：回到根目录安装）
    

    #github
    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
    #gitee
    git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
        
    #用自己封装的
    git clone https://gitee.com/hmk_855/paddle-ocr.git
    mv paddle-ocr PaddleOCR

6、安装相关组件
    

cd /PaddleOCR
pip3.7 install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

7、加载服务端模型
    CPU：
      

 #简版，无法HUB启动
hub install chinese_ocr_db_crnn_server
        
# 下载指定库
mkdir inference && cd inference
# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的文本方向分类器模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
        
 #如需修改GPU、或者多核处理使用模式，则使用vim修改一下代码
apt-get update
apt-get install vim
        
deploy/hubserving/ocr_system/params.py # 修改模型库位置
deploy/hubserving/ocr_system/config.json 
# "use_gpu": true GPU启动   "use_multiprocess": false, 是否CPU多核

        
    GPU:        

# 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/

8、服务端模型启动 端口默认8866 （不推荐）
    CPU启动（简版）：
        

hub serving start -m chinese_ocr_db_crnn_server

    
    GPU模式启动：
        

# 配置显卡使用环境变量
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 0是显卡位置
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/

9、命令集合（推荐）
    配置文件启动命令
        cd /PaddleOCR
        检测：hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_det/config.json
        识别：hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_rec/config.json
        文本：hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_cls/config.json
        混合：hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json

    其他命令停止
        停止：hub serving stop --port/-p 8866 #端口号看启动服务