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人工智能大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí) ?公眾號(hào)：datayx

本文記錄下如何使用docker部署pytorch文本檢測(cè)模型到服務(wù)器，

。鏡像文件也上傳到docker hub了，可以一步步運(yùn)行起來(lái)，不過(guò)需要先安裝好docker。docker的安裝可參考官方文檔。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/

搭建服務(wù)端API

為了便于測(cè)試，可以先使用Flask搭建一個(gè)簡(jiǎn)易版本文本檢測(cè)服務(wù)器，服務(wù)端創(chuàng)建接口部分代碼如下：

其中主要的是detection函數(shù)，接收的圖像為numpy array格式，通道為BGR；輸出為檢測(cè)的文本框，shape為(#boxes, 8)，8代表四個(gè)點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，從左上角開(kāi)始順時(shí)針排序。
PAGE是一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)，創(chuàng)建表單?？稍跒g覽器中進(jìn)行驗(yàn)證，也可以通過(guò)腳本驗(yàn)證，后面詳述。

需要先編寫(xiě)Dockerfile文件：

gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6?是另一個(gè)自定義創(chuàng)建的鏡像，安裝的Python版本為3.6，pytorch版本為1.2，cuda版本為10.0；并且已經(jīng)安裝好了opencv和flask，以及其他一些常用庫(kù)，比如numpy等等，該鏡像做了許多精簡(jiǎn)，保證了搭建pytorch和flask服務(wù)所需的功能，文件并不很大。為了省事兒，直接在這上面搭建幾層。
設(shè)置docker開(kāi)放的端口為5000，后面可以在運(yùn)行的主機(jī)上進(jìn)行映射。
然后將需要的文本拷貝進(jìn)去，其中detection_api提供上面的detection函數(shù)，可以看成黑盒子，輸入是圖像，輸出為該圖像上檢測(cè)得到的所有文本框。
安裝額外的依賴包：Shapely和pyclipper，這在?gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6?中沒(méi)有安裝，so...
在容器中運(yùn)行鏡像的時(shí)候就運(yùn)行檢測(cè)api腳本。

寫(xiě)好了Dockerfile，在DockerFile所在目錄運(yùn)行：

docker build -t detector:v1.0 .

鏡像名稱為detector，給個(gè)標(biāo)簽:v1.0，便于跟蹤管理。

我已經(jīng)將創(chuàng)建的鏡像上傳到docker hub了，可以拉取下來(lái)：

docker pull laygin/detector

然后查看下全部的鏡像：

docker run -p 3223:5000 -d --name detector detector:v1.0

-p: 主機(jī)端口到docker容器端口的映射。所以，只要愿意，主機(jī)上可以運(yùn)行多個(gè)docker容器，指定不同的端口即可。
-d: docker容器在后臺(tái)運(yùn)行
--name: docker 容器名稱
后面跟上創(chuàng)建的鏡像，即在容器detector中運(yùn)行的鏡像detector:v1.0
或許需要?docker container ls?來(lái)查看它
或許還需要?docker stop detector?來(lái)停止它
或許也需要?docker rm detector?來(lái)移除它，。。。。。如果沒(méi)有停掉而想直接移除或許還不行，那就加上?--force/-f?強(qiáng)制操作吧