paddleocr cpu docker部署
时间: 2025-02-14 18:16:05 浏览: 61
### 部署 PaddleOCR 使用 Docker 在 CPU 环境
为了在 CPU 环境下使用 Docker 部署 PaddleOCR,可以遵循一系列特定命令来确保环境配置正确并成功启动服务。
安装 Docker 是第一步。对于基于 Arch Linux 的发行版,可以通过包管理器 `pacaur` 安装 Docker CE:
```bash
yay -S --noconfirm --needed docker [^1]
```
接着,在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 中操作时,需先以管理员身份登录 WSL 并启动 Docker 服务:
```bash
sudo service docker start [^2]
```
准备就绪后,拉取适用于 CPU 架构的 PaddleOCR Docker 镜像,并运行容器。官方推荐的方式是从 PaddlePaddle 提供的镜像仓库中获取最新版本的 PaddleOCR 镜像:
```bash
docker pull paddlepaddle/paddleocr:cpu-latest
```
创建并启动一个新的 Docker 容器实例,映射主机目录至容器内以便访问 OCR 结果文件夹 `/mydata` 和挂载当前工作路径下的模型文件到容器内的指定位置:
```bash
docker run --name=paddle_ocr_cpu \
-v $(pwd)/mydata:/opt/mydata \
-d paddlepaddle/paddleocr:cpu-latest
```
上述命令中的 `-d` 参数表示以后台模式运行容器;`$(pwd)` 获取当前的工作路径作为源地址用于绑定挂载;而目标则是容器内部的一个共享卷。
如果希望进一步定制化设置或调整参数,比如暴露端口给外部网络访问,则可以在 `docker run` 命令里加入额外选项如 `-p host_port:container_port` 来完成相应配置。
最后,验证部署是否成功的常用方法之一就是尝试向该服务发送请求测试其响应情况。这通常涉及到编写简单的客户端脚本或者利用 curl 工具发起 HTTP 请求。
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