paddleServing 安装需要安装docker吗 paddlex发布完成如果通过paddleserving 调用http调用

[wyc880622]

1.我发布完的paddlex的模型，我想通过http调用进行预测。
2.我文章可以直接安装paddleserving，但文章后面链接到此项目，需要安装docker在安装paddleserving。
https://paddlepaddle.org.cn/support/news?action=detail&id=1945
我现在想知道如何快速的将paddleserving安装并发布我的paddlex的模型。
谢谢

[github-actions]

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[bjjwwang]

您可以将paddleX训练出来的模型 docker cp到容器里面。参考这个文档
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/RUN_IN_DOCKER_CN.md

这个时候是Paddle模型，还不具备上线的能力，需要做如下的转换

# filename: trans_model.py
import os
import time
import sys
import paddle.fluid as fluid
import paddle_serving_client.io as serving_io

path = sys.argv[1]
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
inference_program, feed_target_names, fetch_targets = fluid.io.load_inference_model(dirname=path, executor=exe)
feed_dict = {x: inference_program.global_block().var(x) for x in feed_target_names}
fetch_dict = {x.name : x for x in fetch_targets}
serving_io.save_model('model_server', 'model_client', feed_dict, fetch_dict, inference_program)

将以上的程序执行python trans_model.py $YOUR_MODEL_DIR 就可以看到有 model_server和model_client两个文件。这样就可以用于上线了。

python -m paddle_serving_server.serve --model model_server --port 9292

[wyc880622]

谢谢，我刚才看了paddlehub 不知道能否发布paddle的模型和paddledetection的模型。如果可以是不是比docker这个简单，因为我感觉docker还需要在装环境，有些麻烦了。
或者用C++ 的调用模型。我想知道飞浆的模型，发布后那种方式部署最快，最容易部署。我发现飞浆模型部署方式太多了。请给推荐个。谢谢

[guru4elephant]

好的，感谢反馈，我们考虑进一步提高server端部署易用性