polish test_serving* docs
HydrogenSulfate
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8641aed670
commit
eea897d2c3
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@ -38,18 +38,25 @@ Linux GPU/CPU C++ 服务化部署测试的主程序为`test_serving_infer_cpp.sh
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- 安装PaddlePaddle：如果您已经安装了2.2或者以上版本的paddlepaddle，那么无需运行下面的命令安装paddlepaddle。
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```shell
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# 需要安装2.2及以上版本的Paddle
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# 安装GPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0
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# 安装CPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0
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```
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```shell
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# 需要安装2.2及以上版本的Paddle
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# 安装GPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0
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# 安装CPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0
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```
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- 安装依赖
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```shell
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python3.7 -m pip install -r requirements.txt
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```
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```shell
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python3.7 -m pip install -r requirements.txt
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```
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- 安装TensorRT
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编译 serving-server 的脚本内会设置 `TENSORRT_LIBRARY_PATH` 这一环境变量，因此编译前需要安装TensorRT。
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如果使用`registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82`镜像进测试，则已自带TensorRT无需安装，
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否则可以参考 [3.2 安装TensorRT](install.md#32-安装tensorrt) 进行安装，并在修改 [build_server.sh](../../deploy/paddleserving/build_server.sh#L62) 的 `TENSORRT_LIBRARY_PATH` 地址为安装后的路径。
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- 安装 PaddleServing 相关组件，包括serving_client、serving-app，自动编译并安装带自定义OP的 serving_server 包，以及自动下载并解压推理模型
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```bash
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# 安装必要依赖包
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@ -73,14 +80,14 @@ Linux GPU/CPU C++ 服务化部署测试的主程序为`test_serving_infer_cpp.sh
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测试方法如下所示，希望测试不同的模型文件，只需更换为自己的参数配置文件，即可完成对应模型的测试。
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```bash
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bash test_tipc/test_serving_infer_cpp.sh ${your_params_file}
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bash test_tipc/test_serving_infer_cpp.sh ${your_params_file} ${mode}
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```
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以`PPLCNet_x1_0`的`Linux GPU/CPU C++ 服务化部署测试`为例，命令如下所示。
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```bash
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bash test_tipc/test_serving_infer_cpp.sh test_tipc/configs/PPLCNet/PPLCNet_x1_0_linux_gpu_normal_normal_serving_cpp_linux_gpu_cpu.txt
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bash test_tipc/test_serving_infer_cpp.sh test_tipc/configs/PPLCNet/PPLCNet_x1_0_linux_gpu_normal_normal_serving_cpp_linux_gpu_cpu.txt serving_infer
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```
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输出结果如下，表示命令运行成功。
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@ -38,18 +38,19 @@ Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署测试的主程序为`test_serving_infer_pyt
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- 安装PaddlePaddle：如果您已经安装了2.2或者以上版本的paddlepaddle，那么无需运行下面的命令安装paddlepaddle。
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```shell
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# 需要安装2.2及以上版本的Paddle
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# 安装GPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0
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# 安装CPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0
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```
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```shell
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# 需要安装2.2及以上版本的Paddle
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# 安装GPU版本的Paddle
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python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0
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# 安装CPU版本的Paddle
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||||
python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0
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```
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- 安装依赖
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```shell
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python3.7 -m pip install -r requirements.txt
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```
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```shell
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python3.7 -m pip install -r requirements.txt
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```
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- 安装 PaddleServing 相关组件，包括serving-server、serving_client、serving-app，自动下载并解压推理模型
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```bash
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# 安装必要依赖包
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@ -69,14 +70,14 @@ Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署测试的主程序为`test_serving_infer_pyt
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测试方法如下所示，希望测试不同的模型文件，只需更换为自己的参数配置文件，即可完成对应模型的测试。
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```bash
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bash test_tipc/test_serving_infer_python.sh ${your_params_file}
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bash test_tipc/test_serving_infer_python.sh ${your_params_file} ${mode}
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```
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以`ResNet50`的`Linux GPU/CPU PYTHON 服务化部署测试`为例，命令如下所示。
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```bash
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bash test_tipc/test_serving_infer_python.sh test_tipc/configs/ResNet50/ResNet50_linux_gpu_normal_normal_serving_python_linux_gpu_cpu.txt
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bash test_tipc/test_serving_infer_python.sh test_tipc/configs/ResNet50/ResNet50_linux_gpu_normal_normal_serving_python_linux_gpu_cpu.txt serving_infer
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```
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输出结果如下，表示命令运行成功。
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@ -211,7 +211,7 @@ function func_serving_rec(){
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unset https_proxy
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unset http_proxy
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export SERVING_BIN=${PWD}/../Serving/server-build-gpu-opencv/core/general-server/serving
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# export SERVING_BIN=${PWD}/../Serving/server-build-gpu-opencv/core/general-server/serving
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for use_gpu in ${web_use_gpu_list[*]}; do
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if [ ${use_gpu} = "null" ]; then
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det_serving_server_dir_name=$(func_get_url_file_name "$det_serving_server_value")
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@ -249,7 +249,7 @@ function func_serving_rec(){
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# set cuda device
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GPUID=$2
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GPUID=$3
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if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
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env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0"
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else
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@ -296,7 +296,7 @@ function func_serving_rec(){
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# set cuda device
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||||
GPUID=$2
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||||
GPUID=$3
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if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
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env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0"
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||||
else
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