paddleocr 在docker環境下部署

壶小旭發表於2024-03-15
Docker

paddleocr 在docker環境下部署

  1. 第一步 檢視cuda的版本nvcc -V,我的是11.2;nvidia-smi 對應的cuda version是11.6，所以採用了registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda11.6-cudnn8.4-trt8.4-gcc82作為基礎映象


  2. Docker映象源選擇，DockerHub地址

  3. Dockerfile配置

    FROM registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda11.6-cudnn8.4-trt8.4-gcc82

# 設定工作目錄
WORKDIR /paddle
ENV TZ=Asia/Shanghai \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
#將原生代碼同步到映象的/paddle目錄下
copy . /paddle
#安裝python依賴環境
RUN python -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html
RUN pip install fastapi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
RUN pip install uvicorn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
RUN pip install python-multipart -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
RUN pip install paddleocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

CMD ["python", "/paddle/main_ocr.py"]

  4. 核心程式碼

    ## ocr_paddle.py
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支援的多語言語種可以透過修改lang引數進行切換
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
def ocr(file_name):
    ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
    img_path = './uploads/'+file_name
    result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

    final_txt=[]
    for idx in range(len(result)):
        res = result[idx]
        for line in res:
            final_txt.append(line[1][0])
    print("\n".join(final_txt))
    return "\n".join(final_txt)


    #main_ocr.py
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import codecs
import sys
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from fastapi.responses import JSONResponse
from ocr_paddle import ocr

from PIL import Image
import io

app = FastAPI()
app.add_middleware(
        CORSMiddleware,
        # 允許跨域的源列表，例如 ["http://www.example.org"] 等等，["*"] 表示允許任何源
        allow_origins=["*"],
        # 跨域請求是否支援 cookie，預設是 False，如果為 True，allow_origins 必須為具體的源，不可以是 ["*"]
        allow_credentials=False,
        # 允許跨域請求的 HTTP 方法列表，預設是 ["GET"]
        allow_methods=["*"],
        # 允許跨域請求的 HTTP 請求頭列表，預設是 []，可以使用 ["*"] 表示允許所有的請求頭
        # 當然 Accept、Accept-Language、Content-Language 以及 Content-Type 總之被允許的
        allow_headers=["*"],
        # 可以被瀏覽器訪問的響應頭, 預設是 []，一般很少指定
        # expose_headers=["*"]
        # 設定瀏覽器快取 CORS 響應的最長時間，單位是秒。預設為 600，一般也很少指定
        # max_age=1000
)

@app.post("/image2text/")
async def image2text(file: UploadFile):
    # print(file.filename)
    try:
        # 檢查檔案是否上傳成功
        if file.content_type.startswith('image'):
            # 指定本地檔案儲存路徑
            with open(f"./uploads/{file.filename}", "wb") as f:
                f.write(file.file.read())
            res=ocr(file.filename)
            
            return JSONResponse(content={"message": res}, status_code=200)
        else:
            return JSONResponse(content={"message": "Invalid file format. Only images are allowed."}, status_code=400)
    except Exception as e:
        return JSONResponse(content={"message": str(e)}, status_code=500)
@app.post("/image2text2/")
async def image2text2(image_bytes):
    print(image_bytes)
    status=0
    res=""
    try:
        image_stream = io.BytesIO(image_bytes)
        # print(file.filename)
        # 指定影像檔案的本地儲存路徑
        save_path = "./uploads/image.png"
        image = Image.open(image_stream)

        # 儲存影像到本地檔案
        image.save(save_path)
        status=200
        res=ocr("image.png")
    except Exception as e:
        status=500
    finally:
        # 關閉影像物件和二進位制流
        image.close()
        image_stream.close()
    return JSONResponse(content={"message": res}, status_code=status)
  
# 在最下面加上 這一句 代替命令列啟動
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app='main_ocr:app', host="0.0.0.0", port=8888, reload=True)

  5. 製作映象，build

    docker build -t ppocr:1.0 .

  6. 執行

     nvidia-docker run --name ppocr --shm-size=64G --network=host -it ppocr:1.0

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