前言总结一下paddleserving的安装过程,避免以后踩坑

环境:Ubuntu18.6  X86

1、安装docker

curl https://get.docker.com | sh 
    && sudo systemctl --now enable docker

2、安装nvidiadocker

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - 
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
    
apt-get update
apt-get install -y nvidia-docker2

3、验证nvidiadocker

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

4、拉取paddleservingdocker镜像,其他版本可以查看官网https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.6.0/doc/DOCKER_IMAGES_CN.md

GPU镜像

docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda11.2-cudnn8-devel

CPU镜像

docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-devel

5、运行容器

GPU容器

docker run --name test -dit -p 9292:9292 --gpus 0 registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda11.2-cudnn8-devel /bin/bash

注:我安装的是cuda11.2版本镜像,后面装paddleservingpaddlepaddle也是对应11.2的版本

CPU容器

docker run --name test -dit -p 9292:9292 registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-devel /bin/bash

注:此镜像中安装了python2.7|3.5|3.6|3.7|3.8版本,本人使用的是python3.7

6、安装依赖清华源, 在pip命令添加i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ):

GPU环境:(这里使用的是0.7.0的版本

pip3.7 install paddle_serving_server_gpu==0.7.0.post112 paddle_serving_app==0.7.0 paddle_serving_client==0.7.0

CPU环境:(这里使用的是最新版本)

pip3.7 install paddle-serving-app paddle-serving-server paddle-serving-client

其他依赖gpucpu通用:

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Serving
cd Serving
pip3.7 install -r python/requirements.txt

注:我的项目使用的是paddleseg所以安装了下面的依赖,若不使用paddleseg可以跳过这一步
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
pip3.7 install -r requirements.txt

7、安装PaddlePaddle

官网开始使用_飞桨-源于产业实践开源深度学习平台飞桨PaddlePaddle快速安装使用方法,安装方式支持:pip,conda,docker,源码编译,选择操作系统快速安装实现您的AI想法.https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46871594/article/details/127382949

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