PP飞桨的“借壳部署”技能
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发布时间：2024-09-26 15:21
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时间：2024-09-29 15:27
PaddleHub是飞桨生态中的一款预训练模型应用工具，它为开发者提供了便利，通过Fine-tune API，可以轻松地整合高质量预训练模型，完成模型从训练到部署的全流程。覆盖的模型范围广泛，包括图像分类、目标检测、文本分析（词法、语义、情感）、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等常用领域。
对于如何安装PaddlePaddle环境，建议参考我的另一篇文章。确保安装最新版本，成功安装后，可以通过hub命令行工具开始部署。
PaddleHub Serving作为一键模型服务部署工具，通过命令行工具轻松启动模型预测服务，前端通过Flask和Gunicorn处理网络请求，后端调用预测接口，支持多进程并发，提升服务性能。它适用于部署PaddleHub的众多可预测模型，未来还将支持Fine-tune API自定义模型部署。
部署服务端有两种方式，这里主要介绍命令行启动，配置文件部署方式请参阅相关链接。以启动中文OCR翻译服务为例，部署完成后，服务默认运行在8866端口。
为了实现文字识别，可能需要组合使用chinese_text_detection_db_mobile和chinese_ocr_db_crnn_mobile模块，自行训练数据集并生成inference_module。具体步骤包括训练、导出和替换模型。在Aistudio或本地GPU上训练PaddleOCR，然后将定制的inference_module放入特定目录。
经过这样的“借壳”操作，模型部署效率提升显著，只需稍加修改即可运行自己的inference_module。细节问题欢迎留言交流。最后，感谢飞桨PaddlePaddle团队的辛勤付出。
