Préparation avant le déploiement

Avant de commencer le déploiement du modèle PaddleSeg, les étapes préliminaires suivantes sont requises :

1. Exportation du modèle : Utiliser l'outil d'exportation pour convertir un modèle entraîné au format d'inférence. Pour les tests sans modèle personnel, des modèles de démonstration officiels peuvent être téléchargés.

2. Configuration de l'environnement : Installer les dépendnaces correspondant à la méthode de déploiement. Pour Paddle Inference par exemple : ``` pip install paddlepaddle-gpu # ou paddlepaddle pour la version CPU

3. Données de test : Préparer des images d'exemple, comme celles fournies dans le dataset Cityscapes.

Déploiement local avec Python (Paddle Inference)

Procédure principale

La commande d'inférence locale avec Paddle Inference se présente ainsi :

python deploy/python/inference.py --model_config /chemin/vers/config.yaml --input_img /chemin/vers/image

Description des paramètres

Problèmes courants et solutions

Problème : L'accélération TensorRT ne s'active pas
Symptôme : Aucune amélioration de performance avec --enable_trt=True.
Cause : Installation de PaddlePaddle sans support TensorRT.
Soltuion : Installer une version compatible en suivant la documentation officielle. Ajouter --enable_int8=True pour les modèles quantifiés.

Problème : Résultats d'inférence incohérents
Symptôme : Écart significatif entre les résultats de déploiement et de validation.
Cause : Paramètre apply_softmax mal configuré.
Solution : Si le modèle ne contient pas de couche softmax/argmax, ajouter --apply_softmax=True.

Déploiement sur mobile (Paddle Lite)

Processus pour Android

Exemple avec l'application de démonstration HumanSeg :

1. Cloner le dépôt et importer dans Android Studio : ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git

2. Ouvrir le projet depuis : PaddleSeg/deploy/lite/humanseg_android_demo/

3. Connecter un appareil et exécuter l'application.

Problèmes courants et solutions

Problème : Erreur de permission lors de la compilation Android
Message d'erreur : Permission denied
Solution : Exécuter la commande suivante :

chmod -R 777 /chemin/vers/projet/app/cache/

Problème : Échec du chargement du modèle
Cause : Chemin incorrect ou incompatibilité de version du modèle.
Solution : S'assurer que le modèle se trouve dans app/src/main/assets/image_segmentation/models/ et l'avoir converti avec l'outil Paddle Lite opt.

Déploiement en tant que service (Paddle Serving)

Étapes d'implémentation

Conversion du modèle :

python -m paddle_serving_client.convert --dir ./mon_modele --serving_server_file server.pdmodel --serving_client_file client.pdmodel

Démarrage du serveur :

python -m paddle_serving_server.serve --model serving_server --port 8868

Requête depuis le client :

python deploy/serving/serving_client.py --server_endpoint 127.0.0.1:8868 --image_path ./test.jpg

Problèmes courants et solutions

Problème : Port déjà utilisé
Symptôme : Message "Address already in use".
Solution : Choisir un autre port ou identifier le processus avec lsof -i:8868 et le terminer.

Problème : Délai d'attente du client
Cause : Mauvaise configuration IP/port ou restriction de pare-feu.
Solution : Vérifier le paramètre --server_endpoint et s'assurer que le port est accessible.

Déploiement web (Paddle.js)

Processus d'installation

1. Cloner le dépôt et installer les dépendances : ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git cd PaddleSeg/deploy/web/demo && npm install

2. Lancer le serveur de développement : ``` npm run dev

3. Accéder à l'application via http://localhost:8866/.

Problèmes courants et solutions

Problème : Erreur de politique CORS
Solution : Configurer les en-têtes dans webpack.config.js :

devServer: {
  headers: {
    "Access-Control-Allow-Origin": "*"
  }
}

Problème : Chargement lent du modèle
Optimisation : Réduire la taille du modèle via la quantification ou utiliser un CDN pour distribuer les fichiers du modèle.

Validation du déploiement

Après le déploiement, vérifier les points suivants :

• Chargement du modèle sans erreur
• Performance conforme aux attentes (en référence aux benchmarks officiels)
• Cohérence des résultats avec la validation du modèle
• Utilisation raisonnable des ressources (mémoire CPU/GPU)

Pour des scénarios avancés comme le déploiement distribué, l'optimisation de modèle ou le développement d'opérateurs personnalisés, se référer à la documentation technique complète de PaddlePaddle.