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9700X_PC 256b2cd6e5 기존 설치 폴더 삭제 로직 개선: 강제 삭제 시도 및 재시도 로직 추가, 사용자 데이터 백업 후 삭제 확인 절차 강화. ARM 아키텍처에 최적화된 OCR 초기화 로직 추가 및 모듈 초기화 시 예외 처리 개선. 불필요한 로그 메시지 주석 처리 및 이미지 처리 모듈 통합. 업데이트 로그에 클린 설치 및 모듈 누락 추가.		2025-09-02 15:44:27 +09:00
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fastdeploy_serving	기존 설치 폴더 삭제 로직 개선: 강제 삭제 시도 및 재시도 로직 추가, 사용자 데이터 백업 후 삭제 확인 절차 강화. ARM 아키텍처에 최적화된 OCR 초기화 로직 추가 및 모듈 초기화 시 예외 처리 개선. 불필요한 로그 메시지 주석 처리 및 이미지 처리 모듈 통합. 업데이트 로그에 클린 설치 및 모듈 누락 추가.	2025-09-02 15:44:27 +09:00
simple_serving	기존 설치 폴더 삭제 로직 개선: 강제 삭제 시도 및 재시도 로직 추가, 사용자 데이터 백업 후 삭제 확인 절차 강화. ARM 아키텍처에 최적화된 OCR 초기화 로직 추가 및 모듈 초기화 시 예외 처리 개선. 불필요한 로그 메시지 주석 처리 및 이미지 처리 모듈 통합. 업데이트 로그에 클린 설치 및 모듈 누락 추가.	2025-09-02 15:44:27 +09:00
README.md	기존 설치 폴더 삭제 로직 개선: 강제 삭제 시도 및 재시도 로직 추가, 사용자 데이터 백업 후 삭제 확인 절차 강화. ARM 아키텍처에 최적화된 OCR 초기화 로직 추가 및 모듈 초기화 시 예외 처리 개선. 불필요한 로그 메시지 주석 처리 및 이미지 처리 모듈 통합. 업데이트 로그에 클린 설치 및 모듈 누락 추가.	2025-09-02 15:44:27 +09:00

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PaddleOCR 使用 FastDeploy 服务化部署PP-OCR系列模型

1. FastDeploy 服务化部署介绍

在线推理作为企业或个人线上部署模型的最后一环，是工业界必不可少的环节，其中最重要的就是服务化推理框架。FastDeploy 目前提供两种服务化部署方式：simple_serving和fastdeploy_serving

simple_serving：适用于只需要通过http等调用AI推理任务，没有高并发需求的场景。simple_serving基于Flask框架具有简单高效的特点，可以快速验证线上部署模型的可行性
fastdeploy_serving：适用于高并发、高吞吐量请求的场景。基于Triton Inference Server框架，是一套可用于实际生产的完备且性能卓越的服务化部署框架

2. 支持的PaddleOCR推理模型

下表中的推理模型为FastDeploy测试过的模型, 下载链接由PaddleOCR模型库提供, 更多的模型, 详见PP-OCR系列模型列表, 欢迎用户尝试.

PaddleOCR版本	文本框检测	方向分类模型	文字识别	字典文件	说明
ch_PP-OCRv3[推荐]	ch_PP-OCRv3_det	ch_ppocr_mobile_v2.0_cls	ch_PP-OCRv3_rec	ppocr_keys_v1.txt	OCRv3系列原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测
en_PP-OCRv3[推荐]	en_PP-OCRv3_det	ch_ppocr_mobile_v2.0_cls	en_PP-OCRv3_rec	en_dict.txt	OCRv3系列原始超轻量模型，支持英文与数字识别，除检测模型和识别模型的训练数据与中文模型不同以外，无其他区别
ch_PP-OCRv2	ch_PP-OCRv2_det	ch_ppocr_mobile_v2.0_cls	ch_PP-OCRv2_rec	ppocr_keys_v1.txt	OCRv2系列原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测
ch_PP-OCRv2_mobile	ch_ppocr_mobile_v2.0_det	ch_ppocr_mobile_v2.0_cls	ch_ppocr_mobile_v2.0_rec	ppocr_keys_v1.txt	OCRv2系列原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测,比PPOCRv2更加轻量
ch_PP-OCRv2_server	ch_ppocr_server_v2.0_det	ch_ppocr_mobile_v2.0_cls	ch_ppocr_server_v2.0_rec	ppocr_keys_v1.txt	OCRv2服务器系列模型, 支持中英文、多语种文本检测，比超轻量模型更大，但效果更好

3. 详细的部署示例