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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**Intel x86_64 / NVIDIA GPU Linux Python** 环境下： （1)SDK **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。
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其中Linux C++请参考[Linux C++环境下的服务化推理部署](./Linux-CPP-SDK-Serving.md)文档。
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**【注意】**：OCR Demo 暂不支持服务化部署。
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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](#1-sdk下载)
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* [2. Python环境](#2-python环境)
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* [3. 安装依赖](#3-安装依赖)
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* [3.1 安装paddlepaddle](#31-安装paddlepaddle)
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* [3.2 安装EasyEdge Python Wheel 包](#32-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。解压后SDK目录结构如下：
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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. Python环境
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> 当前SDK仅支持Python 3.5, 3.6, 3.7
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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，建议使用[pyenv](https://github.com/pyenv/pyenv)、[anaconda](https://www.anaconda.com/)等Python版本管理工具对SDK所在目录进行配置。
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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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## 3. 安装依赖
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### 3.1 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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1.`x86_64 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 paddlepaddle==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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2.`x86_64 NVIDIA GPU` 支持的CUDA和CUDNN版本与PaddlePaddle框架保持一致，如下：
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* CUDA 工具包10.1/10.2配合cuDNN 7 (cuDNN版本>=7.6.5, 如需多卡支持，需配合NCCL2.7及更高)
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* CUDA 工具包11.0配合cuDNN v8.0.4(如需多卡支持，需配合NCCL2.7及更高）
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* CUDA 工具包11.1配合cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合NCCL2.7及更高)
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* CUDA 工具包11.2配合cuDNN v8.1.1(如需多卡支持，需配合NCCL2.7及更高)
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具体安装命令，参考[官网Paddle安装教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html)。
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> 使用 NVIDIA GPU 预测时，必须满足：
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>
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> 1. 机器已安装 cuda, cudnn
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> 2. 已正确安装对应 cuda 版本的paddle 版本
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> 3. 通过设置环境变量`FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use`设置合理的初始内存使用比例
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### 3.2 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。对`x86_64 CPU` 或 `x86_64 Nvidia GPU平台 `可以使用如下命令进行安装，具体名称以 Python SDK 包中的 whl 为准。
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```shell
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python3 -m pip install -U BaiduAI_EasyEdge_SDK-{SDK版本号}-cp{Python版本号}-cp{Python版本号}m-linux_x86_64.whl
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```
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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 -U BaiduAI_EasyEdge_SDK-{SDK版本号}-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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```
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# 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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├── BaiduAI_EasyEdge_SDK-1.2.8-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
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├── BaiduAI_EasyEdge_SDK-1.2.8-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
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├── BaiduAI_EasyEdge_SDK-1.2.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.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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# HTTP API流程详解
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本章节主要结合前文的Demo示例来对API进行介绍，方便开发者学习并将运行库嵌入到开发者的程序当中，更详细的API请参考对应的Python文件。http服务包含服务端和客户端，Demo中提供了不使用图片base格式的`方式一：浏览器请求的方式`，其他几种方式开发者根据个人需要，选择开发。
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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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""" SDK local serving """
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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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""" Args: host : str port : str device : BaiduAI.EasyEdge.Device，比如：Device.CPU engine : BaiduAI.EasyEdge.Engine， 比如： Engine.PADDLE_FLUID """
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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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||
"confidence": 0.94482421875,
|
||
"index": 1,
|
||
"label": "IronMan",
|
||
"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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***关于分割模型***
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其中，mask为分割模型的游程编码，解析方式可参考 [demo](https://github.com/Baidu-AIP/EasyDL-Segmentation-Demo)。
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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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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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