EasyOCR

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这是 BentoML 中 EasyOCR 的 API 参考。有关如何在 BentoML 中使用 EasyOCR 的更多信息，请参阅EasyOCR 指南。

bentoml.easyocr.save_model(name: Tag | str, reader: easyocr.Reader, *, signatures: ModelSignaturesType | None = None, labels: dict[str, str] | None = None, custom_objects: dict[str, t.Any] | None = None, external_modules: t.List[ModuleType] | None = None, metadata: dict[str, t.Any] | None = None) → bentoml.Model

将模型实例保存到 BentoML 模型仓库。

参数:

• name – 给定模型实例的名称。此名称应通过 Python 标识符检查。

• reader – 要保存的 EasyOCR 模型。目前仅支持 easyocr 的预训练模型。尚不支持自定义模型。

• signatures – 用于对目标模型运行推理所暴露的方法。签名用于在使用 Service 提供模型服务时创建 Runner 实例。

• labels – 用于管理模型的用户定义标签，例如 team=nlp, stage=dev。

• custom_objects – 与模型一起保存的自定义对象。示例为 {"my-normalizer": normalizer}。自定义对象目前使用 cloudpickle 序列化，但此实现可能会更改。

• external_modules – 与模型或自定义对象一起保存的用户定义的额外 Python 模块，例如分词器模块、预处理器模块、模型配置模块。

• metadata – 给定模型的自定义元数据。

返回:

格式为 name:version 的 tag，其中 name 是用户定义的模型名称，以及生成的 version。

返回类型:

Tag

示例

import bentoml
import easyocr

reader = easyocr.Reader(['en'])
bento_model = bentoml.easyocr.save_model('en_reader', reader)

bentoml.easyocr.load_model(bento_model: str | Tag | Model) → easyocr.Reader

从 BentoML 本地模型仓库加载具有给定名称的 EasyOCR 模型。

参数:

bento_model – 要从仓库获取的模型的 tag，或要从中加载模型的 BentoML Model 实例。

返回:

模型仓库中的 EasyOCR 模型。

返回类型:

easyocr.Reader

示例

import bentoml
reader = bentoml.easyocr.load_model('en_reader:latest')

bentoml.easyocr.get(tag_like: str | Tag) → Model

获取具有给定 tag 的 BentoML 模型。

参数:

tag_like – 要从模型仓库检索的模型的 tag。

返回:

具有匹配 tag 的 BentoML Model。

返回类型:

Model

示例

import bentoml
# target model must be from the BentoML model store
model = bentoml.easyocr.get("en_reader:latest")