paddleocr 服务模型模型部署
时间: 2025-01-29 07:07:11 浏览: 33
### 部署 PaddleOCR 服务模型
#### 安装依赖环境
为了能够顺利运行和服务化部署PaddleOCR,需先安装必要的Python库。通过pip命令可以方便地完成这一操作。
```bash
pip install paddleocr>=2.0.1
```
此命令会自动下载并安装`paddleocr`及其所依赖的其他软件包[^4]。
#### 准备模型文件
模型路径可以在 `params.py` 文件中指定和调整。除了默认提供的PP-OCR系列预训练模型外,还可以从[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)项目页面获取更多可用模型,或是使用自定义训练得到的新模型替代原有模型[^2]。
#### 修改模型输入形状
对于某些特定应用场景下的需求优化或适配不同硬件平台时,可能需要调整模型的输入尺寸。这可以通过执行`infer_paddle_model_shape.py`脚本来实现,该工具允许灵活改变Paddle模型接受的数据格式与大小[^3]。
#### 启动PaddleHub Serving服务
一旦完成了上述准备工作之后,就可以按照官方指南启动PaddleHub Serving服务端程序了。具体来说就是配置好相应的参数后调用相应API接口使能在线推理功能[^1]。
```python
from paddlehub.serving import app
app.run()
```
这段简单的代码片段展示了如何快速启动一个基于Flask框架构建的服务实例,它将监听来自客户端发出的预测请求并将处理后的结果返回给对方。
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