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简介
本文档以千分类模型_MobileNetV3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推理部署文档。
注意：部分模型（如OCR等）不支持服务化推理。
环境准备
1.SDK下载
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或GitHub中选择对应的SDK进行下载。解压缩后的文件结构如下。
EasyEdge-Linux-x86-[部署芯片]
├── RES # 模型文件资源文件夹，可替换为其他模型
├── README.md
├── cpp # C++ SDK
└── python # Python SDK
2.硬件支持
目前支持的ARM架构：aarch64 、armv7hf
3.Python环境
ARM Linux SDK仅支持Python 3.6
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）
$python3 --version
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。
$python3 -m pip --version
4.安装依赖
4.1.安装paddlepaddle
根据具体的部署芯片（CPU/GPU）安装对应的PaddlePaddle的whl包。
armv8 CPU平台可以使用如下命令进行安装：
python3 -m pip install http://aipe-easyedge-public.bj.bcebos.com/easydeploy/paddlelite-2.11-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
4.2.安装EasyEdge Python Wheel 包
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：
python3 -m pip install -U BaiduAI_EasyEdge_SDK-1.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
二.快速开始
1.文件结构说明
Python SDK文件结构如下：
EasyEdge-Linux-x86--[部署芯片]
├──...
├──python # Linux Python SDK
├── # 特定Python版本的EasyEdge Wheel包, 二次开发可使用
├── BBaiduAI_EasyEdge_SDK-1.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
├── infer_demo # demo体验完整文件
│ ├── demo_xxx.py # 包含前后处理的端到端推理demo文件
│ └── demo_serving.py # 提供http服务的demo文件
├── tensor_demo # 学习自定义算法前后处理时使用
│ └── demo_xxx.py
2.测试Serving服务
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。
2.1 启动HTTP预测服务
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。
python3 demo_serving.py {模型RES文件夹} {host, default 0.0.0.0} {port, default 24401}
成功启动后，终端中会显示如下字样。
...
* Running on {host ip}:24401
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。
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。
三. HTTP API流程详解
1. 开启http服务
http服务的启动使用demo_serving.py文件
class Serving(object):
"""
SDK local serving
"""
def __init__(self, model_dir, license='', model_filename='model', params_filename='params'):
self.program = None
self.model_dir = model_dir
self.model_filename = model_filename
self.params_filename = params_filename
self.program_lock = threading.Lock()
self.license_key = license
# 只有ObjectTracking会初始化video_processor
self.video_processor = None
def run(self, host, port, device, engine=Engine.PADDLE_FLUID, service_id=0, device_id=0, **kwargs):
"""
Args:
host : str
port : str
device : BaiduAI.EasyEdge.Device，比如：Device.CPU
engine : BaiduAI.EasyEdge.Engine， 比如： Engine.PADDLE_FLUID
"""
self.run_serving_with_flask(host, port, device, engine, service_id, device_id, **kwargs)
2. 请求http服务
开发者可以打开浏览器，
http://{设备ip}:24401，选择图片来进行测试。
2.1 http 请求方式：不使用图片base64格式
URL中的get参数：
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| threshold | 阈值过滤， 0~1 | 如不提供，则会使用模型的推荐阈值 |
HTTP POST Body即为图片的二进制内容
Python请求示例
import requests
with open('./1.jpg', 'rb') as f:
img = f.read()
result = requests.post(
'http://127.0.0.1:24401/',
params={'threshold': 0.1},
data=img).json()
3. http返回数据
| 字段 | 类型说明 | 其他 |
|---|---|---|
| error_code | Number | 0为成功,非0参考message获得具体错误信息 |
| 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 |
| cost_ms | Number | 预测耗时ms，不含网络交互时间 |
返回示例
{
"cost_ms": 52,
"error_code": 0,
"results": [
{
"confidence": 0.94482421875,
"index": 1,
"label": "IronMan",
"x1": 0.059185408055782318,
"x2": 0.18795496225357056,
"y1": 0.14762254059314728,
"y2": 0.52510076761245728,
"mask": "...", // 图像分割模型字段
"trackId": 0, // 目标追踪模型字段
},
]
}
关于矩形坐标
x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标
y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标
x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标
y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标
*** 关于图像分割mask ***
cv::Mat mask为图像掩码的二维数组
{
{0, 0, 0, 0, 0, 0, 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, 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},
}
其中1代表为目标区域，0代表非目标区域
FAQ
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
进入当前项目，首先卸载protobuf
```shell
python3 -m pip uninstall protobuf
```
安装低版本protobuf
```shell
python3 -m pip install protobuf==3.19.0
```