飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用（二）-环境配置与模型部署

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飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用

PDRS 环境配置

• 安装 numpy：pip install numpy

• 安装 PDRS (PaddleRS)：

  • 具体过程见官方文档。
  1. 下载源码到本地并解压，拖动到 vscode 中
  2. 进入 PDRS 文件夹，安装 requirements.txt：pip install -r requirements.txt
     1. 安装 pycocotools 报错。
  3. 更新 apt：apt-get update
  4. 安装 GCC：apt-get install -y gcc
  5. 再次安装 requirements.txt：pip install -r requirements.txt
     1. 安装 lap 报错。
  6. 安装 G++ pip：apt-get install -y g++
  7. 再次安装 requirements.txt：pip install -r requirements.txt
  8. 安装 paddlepaddle
     1. 官方文档
     2. 安装命令：python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
     3. 我的部署环境只有 CPU，所以不应该用 GPU 版本的。空间占用：PD-GPU: 5.27G, 无PD: 3.04G, PD-CPU: 3.57G
     4. paddle 2.2.2-cpu 安装命令：python -m pip install paddlepaddle==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  9. 安装 PDRS：python setup.py install
     1. protobuf 版本过高，报错： Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
  10. 降级 protobuf：pip install protobuf~=3.19.0
  11. 再次安装 PDRS：python setup.py install
      1. 报错：ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
  12. 安装 libgl1-mesa-glx：apt install libgl1-mesa-glx
  13. 再次安装 PDRS：python setup.py install
      1. 报错：ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
  14. 安装 libglib2.0-0：apt-get install libglib2.0-0
  15. 再次安装 PDRS：python setup.py install

飞桨静态图模型部署

1. 移动测试图片与静态图模型进 docker。
2. 目录树：

root
└─ code
   ├─ datasets
   │  └─ infer
   │     ├─ before.png
   │     ├─ label_no_use.png
   │     └─ later.png
   ├─ inference_model
   │  ├─ .success
   │  ├─ model.pdiparams
   │  ├─ model.pdiparams.info
   │  ├─ model.pdmodel
   │  ├─ model.yml
   │  └─ pipeline.yml
   ├─ main.py
   ├─ predict.py
   └─ startup.py
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3. 推理代码 – predict.py
   • 参考：PaddleRS变化检测模型部署：以BIT为例

# modified from: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4184759
from paddlers.deploy import Predictor
import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
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predictor = Predictor(“./code/inference_model”, use_gpu=False)
res = predictor.predict((“./code/datasets/infer/before.png”, “./code/datasets/infer/later.png”))
cm_1024x1024 = res[0][‘label_map’]

print(res)

从左到右依次显示：第一时相影像、第二时相影像、整图推理结果以及真值标签

plt.figure(constrained_layout=True);

plt.subplot(141); plt.imshow(Image.open(“./code/datasets/infer/before.png”)); plt.gca().set_axis_off(); plt.title(“Image1”)

plt.subplot(142); plt.imshow(Image.open(“./code/datasets/infer/later.png”)); plt.gca().set_axis_off(); plt.title(“Image2”)

plt.subplot(143); plt.imshow((cm_1024x1024*255).astype(‘uint8’)); plt.gca().set_axis_off(); plt.title(“Pred”)

plt.subplot(144); plt.imshow((np.asarray(Image.open(“./code/datasets/infer/label_no_use.png”))*255).astype(‘uint8’)); plt.gca().set_axis_off(); plt.title(“GT”)

plt.imshow((cm_1024x1024*255).astype(‘uint8’)); plt.gca().set_axis_off(); plt.title(“Pred”)
plt.show()
plt.savefig(‘./code/datasets/infer/pred.png’)
print(“done”)

4. 执行推理代码：成功执行，但出现很多警告，且预测图像无结果。

   • 报错：TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'is_scale'
     • 注释掉 model.yml 中 is_scale 的那行，这个在 aistudio 上不会出报错，但注释该行也不会影响正确结果，应该又是哪个版本不同引起的。

5. 检查报错并解决：

   1. DeprecationWarning: Please use spmatrix from the scipy.sparse namespace, the scipy.sparse.base namespace is deprecated.
      • 检查发现， aistudio 上的 scipy 版本为 1.6.3，而 docker 中为 1.8.1 ，尝试降级。
      • 降级 scipy：pip install scipy~=1.6.3

   2. DeprecationWarning: BILINEAR is deprecated and will be removed in Pillow 10 (2023-07-01). Use Resampling.BILINEAR instead.

      • 检查发现， aistudio 上的 Pillow 版本为 7.1.2，而 docker 中为 9.1.1 ，尝试降级。

      • 降级 Pillow：`pip install scipy~=7.1.2

   3. WARNING: type object 'QuantizationTransformPass' has no attribute '_supported_quantizable_op_type'
WARNING: If you want to use training-aware and post-training quantization, please use Paddle >= 1.8.4 or develop version

      • 此警告会在 paddle 版本为 2.3.0 时出现，在2.2.2版本不会出现，上面的安装命令已经改为 paddle 2.2.2 版本的了。
   4. DeprecationWarning: np.object is a deprecated alias for the builtin object. To silence this warning, use object by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.
      • 此警告不是导致预测图像无结果的原因，aistudio 上亦会出现该警告，但结果正常。
   5. [WARNING] Cannot find raw_params. Default arguments will be used to construct the model.
      • 这条警告是红的，但我找不到解决的方法。
   6. 问题突然解决了，我更新了一下推理模型，和原本的模型就差了几KB，突然就正常推理了…可能我前面的操作都是无用功，只是模型出了点大问题罢了。

6. 清空 pip 缓存：rm -r ~/.cache/pip，容器大小从 3.83G 变为 2.49G。

7. 推理模型基本完成，接下来修改为适用于 API 的推理方式。

参考文献

1. ubuntu 安装pycocotools pip inastll pycocotools
2. 如何在 Ubuntu 18.04 上安装 GCC 编译器
3. Caffe to Tensorflow (Kaffe by Ethereon) : TypeError: Descriptors should not be created directly, but only retrieved from their parent
4. [Solved] ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
5. ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
6. PaddleRS变化检测模型部署：以BIT为例