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ARM-Linux-CPP-SDK-Serving.md

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简介

本文档介绍FastDeploy中的模型SDK，在ARM Linux C++环境下：（1）服务化推理部署步骤；（2）介绍模型推流全流程API，方便开发者了解项目后二次开发。 其中ARM Linux Python请参考ARM Linux Python环境下的HTTP推理部署文档。

注意：部分模型（如OCR等）不支持服务化推理。

安装准备

1. 硬件支持

目前支持的ARM架构：aarch64 、armv7hf

2. 软件环境

1.运行二进制文件-环境要求

  • gcc: 5.4 以上 (GLIBCXX_3.4.22)
    • Linux下查看gcc版本命名（可能因系统差异命令会不同）：gcc --version；
    • Linux下C++基础库GLIBCXX的命令（可能因系统差异路径会有不同，可检测自己环境下的情况）：strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX
  • glibc：2.23以上
    • Linux查看命令：ldd --version

2.二次开发编译-环境要求

编译源代码时，除了gcc、GLIBCXX、glibc满足1.运行二进制文件-环境要求外，还需要cmake满足要求。

  • cmake: 3.0 以上

    • Linux查看命令：cmake --version

快速开始

1. 项目结构说明

根据开发者模型、部署芯片、操作系统需要，在图像界面飞桨开源模型或GIthub中选择对应的SDK进行下载。解压后SDK目录结构如下：

.EasyEdge-Linux-m43157-b97741-x86
├── RES                  # 模型资源文件夹，一套模型适配不同硬件、OS和部署方式
│   ├── conf.json        # Android、iOS系统APP名字需要
│   ├── model            # 模型结构文件 
│   ├── params           # 模型参数文件
│   ├── label_list.txt   # 模型标签文件
│   ├── infer_cfg.json   # 模型前后处理等配置文件
├── ReadMe.txt
├── cpp                  # C++ SDK 文件结构
    └── baidu_easyedge_linux_cpp_x86_64_CPU.Generic_gcc5.4_v1.4.0_20220325.tar.gz
        ├── bin          # 可直接运行的二进制文件
        ├── include      # 二次开发用的头文件 
        ├── lib          # 二次开发用的所依赖的库
        ├── src          # 二次开发用的示例工程
        └── thirdparty   # 第三方依赖
└── python  # Python SDK 文件

2. 测试 HTTP Demo

模型资源文件（即压缩包中的RES文件夹）默认已经打包在开发者下载的SDK包中，请先将tar包整体拷贝到具体运行的设备中，再解压缩使用。

SDK中已经包含预先编译的二进制，可直接运行。以下运行示例均是cd cpp/bin路径下执行的结果。

2.1 启动HTTP预测服务

./easyedge_serving {模型RES文件夹路径}

启动后，日志中会显示如下设备IP和24401端口号信息：

HTTP is now serving at 0.0.0.0:24401

此时，开发者可以打开浏览器，输入链接地址http://0.0.0.0:24401（这里的设备IP和24401端口号根据开发者电脑显示修改），选择图片来进行测试。

同时，可以调用HTTP接口来访问服务，具体参考下文的二次开发接口说明。

HTTP API流程详解

本章节主要结合2.1 HTTP Demo的API介绍，方便开发者学习并将运行库嵌入到开发者的程序当中，更详细的API请参考include/easyedge/easyedge*.h文件。http服务包含服务端和客户端，目前支持的能力包括以下几种方式，Demo中提供了不使用图片base格式的方式一：浏览器请求的方式，其他几种方式开发者根据个人需要，选择开发。

1. 开启http服务

http服务的启动可直接使用bin/easyedge_serving，或参考src/demo_serving.cpp文件修改相关逻辑

 /**
     * @brief 开启一个简单的demo http服务。
     * 该方法会block直到收到sigint/sigterm。
     * http服务里，图片的解码运行在cpu之上，可能会降低推理速度。
     * @tparam ConfigT
     * @param config
     * @param host
     * @param port
     * @param service_id service_id  user parameter, uri '/get/service_id' will respond this value with 'text/plain'
     * @param instance_num 实例数量，根据内存/显存/时延要求调整
     * @return
     */
    template<typename ConfigT>
    int start_http_server(
            const ConfigT &config,
            const std::string &host,
            int port,
            const std::string &service_id,
            int instance_num = 1);

2. 请求http服务

开发者可以打开浏览器，http://{设备ip}:24401，选择图片来进行测试。

2.1 http 请求方式一:不使用图片base64格式

URL中的get参数：

参数 说明 默认值
threshold 阈值过滤， 0~1 如不提供，则会使用模型的推荐阈值

HTTP POST Body即为图片的二进制内容(无需base64, 无需json)

Python请求示例

import requests

with open('./1.jpg', 'rb') as f:
    img = f.read()
    result = requests.post(
        'http://127.0.0.1:24401/',
        params={'threshold': 0.1},
        data=img).json()

2.2 http 请求方法二:使用图片base64格式

HTTP方法：POST Header如下：

参数 值
Content-Type application/json

Body请求填写：

  • 分类网络： body 中请求示例

    {
  "image": "<base64数据>"
  "top_num": 5
}

    body中参数详情

参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
image 是 string - 图像数据，base64编码，要求base64图片编码后大小不超过4M,最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/png/bmp格式 注意去掉头部
top_num 否 number - 返回分类数量，不填该参数，则默认返回全部分类结果

  • 检测和分割网络： Body请求示例：

    {
  "image": "<base64数据>"
}

    body中参数详情：

参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
image 是 string - 图像数据，base64编码，要求base64图片编码后大小不超过4M,最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/png/bmp格式 注意去掉头部
threshold 否 number - 默认为推荐阈值，也可自行根据需要进行设置

Python请求示例：

import base64
import requests
def main():
    with open("图像路径", 'rb') as f:
        result = requests.post("http://{服务ip地址}:24401/", json={
            "image": base64.b64encode(f.read()).decode("utf8")
        })
        # print(result.request.body)
        # print(result.request.headers)
        print(result.content)

if __name__ == '__main__':
    main()

3. http返回数据

字段 类型说明 其他
error_code Number 0为成功,非0参考message获得具体错误信息
results Array 内容为具体的识别结果。其中字段的具体含义请参考预测图像-返回格式一节
cost_ms Number 预测耗时ms，不含网络交互时间

返回示例

{
    "cost_ms": 52,
    "error_code": 0,
    "results": [
        {
            "confidence": 0.94482421875,
            "index": 1,
            "label": "IronMan",
            "x1": 0.059185408055782318,
            "x2": 0.18795496225357056,
            "y1": 0.14762254059314728,
            "y2": 0.52510076761245728,
            "mask": "...",  // 图像分割模型字段
            "trackId": 0,  // 目标追踪模型字段
        },

      ]
}

*** 关于矩形坐标 ***

x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标

y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标

x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标

y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标

*** 关于图像分割mask ***

cv::Mat mask为图像掩码的二维数组
{
  {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
}
其中1代表为目标区域，0代表非目标区域

FAQ

  1. 如何处理一些 undefined reference / error while loading shared libraries?

    如：./easyedge_demo: error while loading shared libraries: libeasyedge.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

    遇到该问题时，请找到具体的库的位置，设置LD_LIBRARY_PATH；或者安装缺少的库。

    示例一：libverify.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 链接找不到libveirfy.so文件，一般可通过 export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:../../lib 解决(实际冒号后面添加的路径以libverify.so文件所在的路径为准)

    示例二：libopencv_videoio.so.4.5: cannot open shared object file: No such file or directory 链接找不到libopencv_videoio.so文件，一般可通过 export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:../../thirdparty/opencv/lib 解决(实际冒号后面添加的路径以libopencv_videoio.so所在路径为准)

    示例三：GLIBCXX_X.X.X not found 链接无法找到glibc版本，请确保系统gcc版本>=SDK的gcc版本。升级gcc/glibc可以百度搜索相关文献。

  2. 使用libcurl请求http服务时，速度明显变慢

    这是因为libcurl请求continue导致server等待数据的问题，添加空的header即可

    headers = curl_slist_append(headers, "Expect:");

  3. 运行二进制时，提示 libverify.so cannot open shared object file

    可能cmake没有正确设置rpath, 可以设置LD_LIBRARY_PATH为sdk的lib文件夹后，再运行：

    LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:../lib ./easyedge_demo

  4. 编译时报错：file format not recognized

    可能是因为在复制SDK时文件信息丢失。请将整个压缩包复制到目标设备中，再解压缩、编译。