快速构建基于Paddle Serving部署的Paddle Detection目标检测Docker镜像

阅读提示：
（1）Paddle的Serving项目中，在tools文件下，已提供了丰富的Dockerfile，可供参考，有点让人眼花缭乱。
（2）需要熟悉serving部署，port通过内部的config.yml来指定，此处Dockerfile内可不指定port。
（3）本文只介绍4个重要的文件，操作细节懂的都懂，不再赘述。

项目介绍

本项目采用Paddle Detection框架开发目标检测服务，采用Paddle Serving提供Web服务，采用Docker方式打包服务，方便部署。
本项目目录如下：

需要重点关注的几个文件

构建cpu版本的docker

指令：docker build -t aep-aiplus-ppyoloe-multiclass:cpu-1.0.0 -f ./Dockerfile-cpu .

• Dockerfile-cpu文件

FROM python:3.8.16
COPY . /aep-aiplus-ppyoloe-multiclass
WORKDIR /aep-aiplus-ppyoloe-multiclass
RUN sed -i 's/deb.debian.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list \
    && sed -i 's/security.debian.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list \
    && apt-get clean \
    && apt update \
    && apt-get install -y libgl1-mesa-dev \
    && pip config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple \
    && pip install --upgrade setuptools \
    && pip install --upgrade pip \
    && pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "web_service.py"]

• requirements.txt文件

paddlepaddle==2.2.2
paddle-serving-client==0.9.0
paddle-serving-app==0.9.0
paddle-serving-server==0.9.0

构建gpu版本的docker（cuda11.2+cudnn8）

指令：docker build -t aep-aiplus-ppyoloe-multiclass:cu1102-1.0.0 -f ./Dockerfile-cuda1102-cudnn8 .

• Dockerfile-cuda1102-cudnn8文件

FROM registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2-gpu-cuda11.2-cudnn8
COPY . /aep-aiplus-ppyoloe-multiclass
WORKDIR /aep-aiplus-ppyoloe-multiclass
RUN sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.list
RUN sed -i 's/security.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.list
RUN apt-get clean
RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
RUN rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list
RUN apt update
RUN apt-get install -y libgl1-mesa-dev
RUN pip3 config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple
RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip3 install -r requirements-gpu.txt
CMD ["python", "web_service.py"]

• requirements-gpu.txt文件

paddle-serving-client==0.9.0
paddle-serving-app==0.9.0
paddle-serving-server-gpu==0.9.0.post112