大家好，今天小编来为大家解答paddleocr服务器部署这个问题，利用paddleserving部署paddleOCR服务很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
一、利用paycharm安装paddleocr并进行部署测试
为了安装和部署PaddleOCR，首先在管理员权限的Anaconda Powershell Prompt中创建一个名为paddletest0的虚拟环境：
conda create--name paddletest0 python=3.8
激活新环境：
conda activate paddletest0
然后，安装CPU版本的Paddle模块：
pip install paddlepaddle==2.4.2-i pypi.tuna.tsinghua.edu....
创建新项目时，确保将此环境添加到项目中。接下来，测试Paddle的打包功能，通过引入并安装pyinstaller：
cd到项目目录，然后执行
pip install pyinstaller
尝试打包并运行main.py，可能遇到错误。解决第一个错误后，需要找到并修改红框内的代码，将其注释并替换为指定的导入语句：
替换为
import paddle.fluid.proto.framework_pb2 as framework__pb2
继续测试，可能还会报错。针对新出现的问题，找到红框代码并注释掉，注意缩进调整。重复打包步骤。
安装PaddleOCR，使用镜像站点：
pip install paddleocr-i mirror.baidu./pypi/s...
在main.py中引入PaddleOCR，并尝试再次打包，可能遇到缺失文件。将PaddleOCR文件放入_internal文件夹，并确保在测试时使用备用版本。
在main.spec文件的binaries部分添加虚拟环境库依赖路径后，再次运行pyinstaller。最终，成功注释掉imghdr导入并测试，确认PaddleOCR已安装成功。
为了进行服务器端测试，使用Flask框架编写代码，并将main.py替换为服务器端代码。在另一台电脑上编写客户端代码，通过发送POST和GET请求与服务器进行通信。运行客户端代码后，输出结果显示通信正常。
注意：确保局域网环境下的服务器和客户端通信畅通，关闭服务器防火墙以测试。
二、利用paddleserving部署paddleOCR服务
要部署PaddleOCR服务，首先可通过pip安装Paddle Serving，支持GPU环境。选择适合你的环境方式，例如：
pip install paddle-serving[gpu]
安装完成后，你需要获取OCR模型，将其从源文件解压以便在服务中使用。模型获取后，下一步是配置Web服务。Paddle Serving提供了Web Service服务，便于管理和调用。
为了启动服务，执行相应的启动命令，这将启动你的PaddleOCR服务。服务启动后，客户端可以连接并调用OCR功能。为了优化执行速度，推荐尝试使用Debugger版的Web服务，它通常能提供更快的响应时间。
最后，确保你的客户端配置正确，连接到服务器，即可享受高效、稳定的OCR服务。在需要时，可以启动客户端进行测试和调用。