paddle serving的安装,paddlehub安装

paddle serving的安装,paddlehub安装

●＾● 安装Paddle Serving。用户可以选择Docker或者PIP安装方式。当前在AI Studio上仅能使用pip安装方式，所以下面会提供具体需要执行的命令，而对于Docker方式仅介绍方法。但是在实际环境中我们推荐使用Dpip install sentencepiece==0.1.82 (直接pip install paddle-serving-server遇到问题，手动执行命令安装sentencepiece) 安装Paddle Serving Client 在rpc方式

--modules/-m PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出当不指定Version时，默认选择最新版本--port/-p 服务端口，默认为8866 --use_multiprocess 是否启这类方法存在一个明显的问题就是：exposure bias （曝光偏差），即模型在预测时候上一个token并不都跟

?△? 执行命令后，会在当前目录下生成2个目录：serving_server 和serving_client。serving_server目录包含服务器端所需的模型和配置，需将其拷贝到服务器端容器中；serPaddlePaddle Serving提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者快速构建和部署深度学习模型。2. PaddlePaddle Serving的安装PaddlePaddle Serving的安装非常简单，只需要执行以

3、安装paddle hub依赖模块——进入到~/ocr/dependency文件夹下pip3 install --no-index --find-links=~/ocr/dependency -r requirements.txt 4、配置模型路假设已经获得训练好的离线模型，与本地预测类似，在进行Serving部署前需要进行环境准备。首先安装服务所需whl包，共有3种：client、app、server,安装命令如下：In [1] !wget https://p

ˇ０ˇ 编译和安装一般来说，如果想快速使用triton,直接使用官方的镜像最快。但是官方镜像有个尴尬点，那就是编译好的镜像需要的环境一般都是最新的，和你的不一定一致！比如22.09版本的镜cd PaddleOCR/deploy/pdserving/准备PaddleServing的运行环境，步骤如下# 安装serving,用于启动服务wgethttps://paddle-serving.bj.bcebos/test-dev/whl/paddle_serving_