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文字识别私有化部署方案
百度智能云文字识别OCR私有化部署服务 - 部署前环境检查(必看)

文档简介:
本文档介绍了鉴权服务及文字识别(OCR) 服务部署的硬件、网络、及软件环境要求,请您在部署前务必参考此文档进行硬件、网络、及软件环境检查,以避免在安装部署过程中出现问题。 【百度智能云】通用场景文字识别 【百度智能云】卡证文字识别 【百度智能云】财务票据文字识别 【百度智能云】医疗票据文字识别 【百度智能云】交通场景文字识别 【百度智能云】教育场景文字识别 【百度智能云】其他场景文字识别 【百度智能云】iOCR自定义模板文字识别 【百度智能云】通用文字识别(标准版) 【百度智能云】通用文字识别(高精度版) 【百度智能云】网络图片文字识别 【百度智能云】手写文字识别 【百度智能云】门脸文字识别
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本文档介绍了鉴权服务及文字识别(OCR) 服务部署的硬件、网络、及软件环境要求,请您在部署前务必参考此文档进行硬件、网络、及软件环境检查,以避免在安装部署过程中出现问题。

硬件环境要求

若您仍然不确定硬件选型,请提交工单联系百度的工作人员

鉴权服务节点

名称 推荐 说明
服务器 物理机、独享云服务器、虚拟机。 CPU,网卡MAC,内存,显卡、磁盘等发生变化会影响指纹,进而影响鉴权。如果是共享云服务器,机器指纹可能会发生变化。如果您不得不使用云服务器,建议您使用独享云服务器。
CPU AMD/Intel x86_64,核数8核(推荐) 指令集必须支持bmi2和AVX ,可以通过该命令检查:lscpu | grep -E 'avx|bmi2'

应用服务节点

名称 推荐 说明
服务器 物理机、云服务器、虚拟机。
linux桌面环境 部署GPU版本模型,需确保系统禁用linux桌面环境(包括但不限于"lightdm", "gdm", "kdm" 等) 如未提前关闭,部署期间linux桌面环境将不可用
CPU AMD/Intel x86_64,核数8核(推荐) 指令集必须支持bmi2和AVX,可以通过该命令检查:lscpu | grep -E 'avx|bmi2'
GPU 目前支持型号包括: Tesla P40,Tesla T4, Tesla P4,GTX 1070, GTX 1080,GTX 1080 Ti,RTX2080, RTX3080等
硬盘 测试建议>50G,生产建议>500G
内存 建议大于16G 如果模型较多,需要增加内存。

网络环境要求

1、为了缩减包体积,控制台为您提供的私有化部署包为精简包,未包含应用镜像等必要文件。如果您的服务器可以联通外网,可以在服务器侧执行 bash download.sh 下载完整的安装包;如果不可联通外网,您可以在办公电脑提前下载好完整的部署包后,上传至服务器端。

2、当应用服务和鉴权服务分离部署时,鉴权服务器和应用服务器之前需相互开放8443端口;如果鉴权服务器有多台的话,鉴权服务器之间需相互开放 8443,7091,7092端口

3、静态IP地址已分配。假如网卡为eth0, 可以通过more /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 |grep "BOOTPROTO=" 命令查看,如果返回 BOOTPROTO=DHCP,表示动态ip

软件环境要求

名称 说明
操作系统 Centos7(不支持Centos8)、Ubuntu14 /16 /18、 Redhat7.2、 Suse12
可以进入python解释器执行命令查询
import platform
print(platform.dist())
Linux 内核 >=3.10,可以通过uname -r命令查看
SELinux 确保系统禁用SELinux ,可以通过getenforce命令查询,返回Disabled 表示禁用
CPU指令集 支持avx/avx2指令集以及bmi2指令集(必要条件)
Python ==2.7.5
curl 确保机器存在curl命令
GLIBC >=2.17,可以通过命令 ldd --version 查看
GLIBCXX >=3.4.19
查询命令:
ubuntu下执行
strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.* |grep GLIBCXX
其他操作系统执行
strings /usr/lib64/libstdc++.so.*|grep LIBCXX
GCC >=4.8.2,可以通过 gcc --version 查看
root权限 需要批准可使用root权限用户来部署
Docker 系统是否自带Docker,如自带,需将docker版本号信息提供给技术支持同学评估
nvidia 驱动 系统是否已经安装nvidia驱动,可通过nvidia-smi查看,如已安装,请将该信息反馈给技术支持同学
nvidia-docker 系统是否已经安装nvidia-docker,可通过nvidia-docker version查看,如已安装,请将该信息反馈给技术支持同学
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