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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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# 简介
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本文档以[千分类模型_MobileNetV3](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource)为例，介绍FastDeploy中的模型SDK， 在**ARM Linux Python** 环境下： （1)**服务化**推理部署步骤； （2）介绍模型推流全流程API，方便开发者了解项目后二次开发。其中ARM Linux Python请参考[ARM Linux C++环境下的HTTP推理部署](./ARM-Linux-CPP-SDK-Serving.md)文档。
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**注意**：部分模型（如OCR等）不支持服务化推理。
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<!--ts-->
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* [简介](#简介)
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* [环境准备](#环境准备)
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* [1.SDK下载](#1sdk下载)
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* [2.硬件支持](#2硬件支持)
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* [3.Python环境](#3python环境)
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* [4.安装依赖](#4安装依赖)
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* [4.1.安装paddlepaddle](#41安装paddlepaddle)
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* [4.2.安装EasyEdge Python Wheel 包](#42安装easyedge-python-wheel-包)
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* [快速开始](#快速开始)
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* [1.文件结构说明](#1文件结构说明)
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* [2.测试Serving服务](#2测试serving服务)
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* [2.1 启动HTTP预测服务](#21-启动http预测服务)
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* [HTTP API流程详解](#http-api流程详解)
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* [1. 开启http服务](#1-开启http服务)
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* [2. 请求http服务](#2-请求http服务)
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* [2.1 http 请求方式：不使用图片base64格式](#21-http-请求方式不使用图片base64格式)
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* [3. http返回数据](#3-http返回数据)
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* [FAQ](#faq)
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<!--te-->
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# 环境准备
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## 1.SDK下载
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根据开发者模型、部署芯片、操作系统需要，在图像界面[飞桨开源模型](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource)或[GIthub](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)中选择对应的SDK进行下载。解压缩后的文件结构如下。
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```shell
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EasyEdge-Linux-x86-[部署芯片]
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├── RES # 模型文件资源文件夹，可替换为其他模型
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├── README.md
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├── cpp # C++ SDK
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└── python # Python SDK
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```
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## 2.硬件支持
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目前支持的ARM架构：aarch64 、armv7hf
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## 3.Python环境
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> ARM Linux SDK仅支持Python 3.6
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使用如下命令获取已安装的Python版本号。如果本机的版本不匹配，需要根据ARM Linux下Python安装方式进行安装。（不建议在ARM Linux下使用conda，因为ARM Linux场景通常资源很有限）
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```shell
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$python3 --version
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```
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接着使用如下命令确认pip的版本是否满足要求，要求pip版本为20.2.2或更高版本。详细的pip安装过程可以参考[官网教程](https://pip.pypa.io/en/stable/installation/)。
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```shell
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$python3 -m pip --version
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```
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## 4.安装依赖
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### 4.1.安装paddlepaddle
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根据具体的部署芯片（CPU/GPU）安装对应的PaddlePaddle的whl包。
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`armv8 CPU平台`可以使用如下命令进行安装：
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```shell
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python3 -m pip install http://aipe-easyedge-public.bj.bcebos.com/easydeploy/paddlelite-2.11-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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```
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### 4.2.安装EasyEdge Python Wheel 包
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在`python`目录下，安装特定Python版本的EasyEdge Wheel包。`armv8 CPU平台`可以使用如下命令进行安装：
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```shell
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python3 -m pip install -U BaiduAI_EasyEdge_SDK-1.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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```
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# 二.快速开始
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## 1.文件结构说明
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Python SDK文件结构如下：
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```shell
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EasyEdge-Linux-x86--[部署芯片]
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├──...
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├──python # Linux Python SDK
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├── # 特定Python版本的EasyEdge Wheel包, 二次开发可使用
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├── BBaiduAI_EasyEdge_SDK-1.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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├── infer_demo # demo体验完整文件
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│ ├── demo_xxx.py # 包含前后处理的端到端推理demo文件
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│ └── demo_serving.py # 提供http服务的demo文件
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├── tensor_demo # 学习自定义算法前后处理时使用
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│ └── demo_xxx.py
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```
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## 2.测试Serving服务
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> 模型资源文件默认已经打包在开发者下载的SDK包中， 默认为`RES`目录。
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### 2.1 启动HTTP预测服务
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指定对应的模型文件夹（默认为`RES`）、设备ip和指定端口号，运行如下命令。
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```shell
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python3 demo_serving.py {模型RES文件夹} {host, default 0.0.0.0} {port, default 24401}
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```
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成功启动后，终端中会显示如下字样。
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```shell
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...
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* Running on {host ip}:24401
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```
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如果是在局域网内的机器上部署，开发者此时可以打开浏览器，输入`http://{host ip}:24401`，选择图片来进行测试，运行效果如下。
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/54695910/175854073-fb8189e5-0ffb-472c-a17d-0f35aa6a8418.png" style="zoom:50%;" />
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如果是在远程机器上部署，那么可以参考`demo_serving.py`中的 `http_client_test()函数`请求http服务来执行推理。
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# 三. HTTP API流程详解
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## 1. 开启http服务
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http服务的启动使用`demo_serving.py`文件
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```python
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class Serving(object):
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"""
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SDK local serving
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"""
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def __init__(self, model_dir, license='', model_filename='model', params_filename='params'):
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self.program = None
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self.model_dir = model_dir
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self.model_filename = model_filename
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self.params_filename = params_filename
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self.program_lock = threading.Lock()
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self.license_key = license
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# 只有ObjectTracking会初始化video_processor
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self.video_processor = None
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def run(self, host, port, device, engine=Engine.PADDLE_FLUID, service_id=0, device_id=0, **kwargs):
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"""
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Args:
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host : str
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port : str
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device : BaiduAI.EasyEdge.Device，比如：Device.CPU
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engine : BaiduAI.EasyEdge.Engine， 比如： Engine.PADDLE_FLUID
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||
"""
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self.run_serving_with_flask(host, port, device, engine, service_id, device_id, **kwargs)
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```
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## 2. 请求http服务
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> 开发者可以打开浏览器，`http://{设备ip}:24401`，选择图片来进行测试。
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### 2.1 http 请求方式：不使用图片base64格式
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URL中的get参数：
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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| --------- | --------- | ---------------- |
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| threshold | 阈值过滤， 0~1 | 如不提供，则会使用模型的推荐阈值 |
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HTTP POST Body即为图片的二进制内容
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Python请求示例
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```python
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import requests
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with open('./1.jpg', 'rb') as f:
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img = f.read()
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result = requests.post(
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'http://127.0.0.1:24401/',
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params={'threshold': 0.1},
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data=img).json()
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```
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## 3. http返回数据
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| 字段 | 类型说明 | 其他 |
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| ---------- | ------ | ------------------------------------ |
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| error_code | Number | 0为成功,非0参考message获得具体错误信息 |
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| results | Array | 内容为具体的识别结果。其中字段的具体含义请参考`预测图像-返回格式`一节 |
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| cost_ms | Number | 预测耗时ms，不含网络交互时间 |
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返回示例
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```json
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{
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"cost_ms": 52,
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||
"error_code": 0,
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"results": [
|
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{
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"confidence": 0.94482421875,
|
||
"index": 1,
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||
"label": "IronMan",
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||
"x1": 0.059185408055782318,
|
||
"x2": 0.18795496225357056,
|
||
"y1": 0.14762254059314728,
|
||
"y2": 0.52510076761245728,
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||
"mask": "...", // 图像分割模型字段
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||
"trackId": 0, // 目标追踪模型字段
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},
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||
]
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||
}
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```
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***关于矩形坐标***
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x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标
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y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标
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x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标
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y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标
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*** 关于图像分割mask ***
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cv::Mat mask为图像掩码的二维数组
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{
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{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
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||
{0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
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||
{0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
|
||
{0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
|
||
{0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
|
||
{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
|
||
}
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其中1代表为目标区域，0代表非目标区域
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```
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# FAQ
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1.执行infer_demo文件时，提示your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0
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进入当前项目，首先卸载protobuf
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```shell
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python3 -m pip uninstall protobuf
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```
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安装低版本protobuf
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```shell
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python3 -m pip install protobuf==3.19.0
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```
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