PaddlePaddle モデルを使用した分類の例#

概要#

ここでは、OpenVINO モデルサーバーを使用して PaddlePaddle モデルの推論要求を実行する方法を説明します。例として、MobileNetV3_large_x1_0_infer を使用して画像の分類を行います。

必要条件#

  • Docker がインストールされていること

  • Python 3.7 以降がインストールされていること

実行の準備#

リポジトリーのクローンを作成して、classification_using_paddlepaddle_model ディレクトリーに移動します

git clone https://github.com/openvinotoolkit/model_server.git 
cd model_server/demos/face_blur/python

次のコマンドを実行するだけで、モデルをダウンロードしてワークスペースを準備できます。:

python download_model.py

OVMS のデプロイ#

次のコマンドを使用して、車両分析パイプラインを備えた OVMS をデプロイします:

docker run -p 9000:9000 -d -v ${PWD}/model:/models openvino/model_server --port 9000 --model_path /models --model_name mobilenet --shape "(1,3,-1,-1)"

サービスの要求#

Python の依存関係をインストールします:

pip3 install -r requirements.txt

クライアントを実行する準備ができました:

python3 classification_using_paddlepaddle_model.py --grpc_port 9000 --image_input_path coco.jpg

デモを実行した結果の例:

probability: 0.74 => Labrador_retriever 
probability: 0.05 => Staffordshire_bullterrier 
probability: 0.05 => flat-coated_retriever 
probability: 0.03 => kelpie 
probability: 0.01 => schipperke

Coco