paddle serving的镜像,proe镜像

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Paddler Serving支持使用TensorRT推理引擎进行推理，性能较其原生的paddle inference更为优越。4. 总结本次从业务逻辑层面、模型层面、工程层面对身份证识别本次Paddle Serving v0.7.0新增了对低精度推理的支持，包括半精度(FP16)和量化(INT8)推理。Paddle Serving用户可通过设置服务启动参数开启低精度推理；与此同时，低精度与Intel MKLDNN

强烈建议您在Docker内构建Paddle Serving,更多镜像请查看Docker镜像列表。提示-1:本项目仅支持Python3.6/3.7/3.8/3.9,接下来所有的与Python/Pip相关的操作都需要选择正确的Pdocker镜像地址：https://github/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/Docker_Images_CN.md# 首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前

╯△╰ 准备PaddleServing的运⾏环境2.1 准备PaddleOCR的运⾏环境2.1.1 docker基础镜像拉取# ⾸次运⾏需创建⼀个docker容器，再次运⾏时不需要运⾏当前命令# 如果使⽤CUDA10，请如果你读过一些论文，你会发现pytorch更普遍用于学术研究工作。而对于百度的paddle，作为国产之光，他正在

Docker 镜像列表下载Python Wheels 使用安装Paddle Serving后，使用快速开始将引导您运行Serving。具体步骤如下：第一步，调用模型保存接口，生成模型参数配置文件(.prototxt3. 安装Paddle Serving 为了减小镜像的体积，镜像中没有安装Serving包，要执行下面命令进行安装。pip install paddle-serving-server 如果下载速度缓慢，您可以使用国内镜像源(例如清华源)来提高下

paddle-serving-server==0.6.0paddle-serving-app==0.6.0paddle-serving-client==0.6.0paddlepaddle==2.1.3 四、客户端dockfile编写避免缺底层依赖，此处必须主要包括实验准备、模型准备、Paddle Serving镜像准备、模型应⽤创建、模型应⽤部署、测试验证、测试效果展⽰。1 试验设备⼀台x86架构的ubuntu 18.04虚拟机，不依赖GPU 2 模