最近用到百度飞桨的PaddleOCR，研究了一下PaddleOCR的服务化部署，简单记录一些部署过程和碰到的问题。基础环境paddlepaddle2.5.2python3.7paddlehub2.1.0PaddleOCR2.6pip20#查看python版本python--version#查看pip版本pip--version#查看paddlepaddle版本pipshowpaddlepaddle部署过程中也尝试多次，不同版本遇到的问题不尽相同，这里选取其中一组进行部署说明使用docker部署paddlepaddle2.5.2容器PaddleOCR依赖飞桨环境运行，所以需要先安装paddlep

近来，基于Diffusion的文图生成模型比较火，用户输入一句话，模型就可以生成一副对应的图像，还是很有意思的。本文记录了通过PaddleHub快速实现上述任务的过程，以供参考。1、安装PaddlePaddlePaddleHub底层依赖于百度自研的开源框架PaddlePaddle，可以根据官方提供的方式来快速安装，目前文档还是挺全面的。官方链接如下：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html安装前需要确定系统相关的环境，以下是我选择的

懂乐理的音乐专业人士可以通过写乐谱并通过乐器演奏来展示他们的音乐创意和构思，但不识谱的素人如果也想跨界玩儿音乐，那么门槛儿就有点高了。但随着人工智能技术的快速迭代，现在任何一个人都可以成为“创作型歌手”，即自主创作并且让AI进行演唱，极大地降低了音乐制作的门槛。本次我们基于PaddleHub和Diffsinger实现音频歌声合成操作，魔改歌曲《学猫叫》。配置PaddleHub首先确保本地就已经安装好了百度的PaddlePaddle深度学习框架，随后输入命令安装PaddleHub库：pipinstallpaddlehub@2.4.0PaddleHub是基于PaddlePaddle生态下的预训练模

文章目录🚩前言🌺效果演示🥦分析与设计🍉实现🍬1.部署人脸检测模型🍭2.使用Flask构建app2.1目录结构2.2forms.py2.3utils.py2.4app.py2.5index.html🥝Bug(s)🚩前言本次实现了一个在浏览器中运行的简陋的人脸检测功能，由于水平有限，这里使用表单上传图片，只能一次检测一张人脸。实现过程中遇到的主要问题是数据格式转换的问题。🌺清风莫追🌺csdn个人主页：https://blog.csdn.net/m0_63238256🌺效果演示🥦分析与设计之前已经成功基于AI分词模型，构建了一个Web应用。套路大致相同，与本次任务的主要区别在于，本次传递的数据是图像

文章目录🚩前言🌺效果演示🥦分析与设计🍉实现🍬1.部署人脸检测模型🍭2.使用Flask构建app2.1目录结构2.2forms.py2.3utils.py2.4app.py2.5index.html🥝Bug(s)🚩前言本次实现了一个在浏览器中运行的简陋的人脸检测功能，由于水平有限，这里使用表单上传图片，只能一次检测一张人脸。实现过程中遇到的主要问题是数据格式转换的问题。🌺清风莫追🌺csdn个人主页：https://blog.csdn.net/m0_63238256🌺效果演示🥦分析与设计之前已经成功基于AI分词模型，构建了一个Web应用。套路大致相同，与本次任务的主要区别在于，本次传递的数据是图像