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通常，PLSC在训练过程中保存的模型只包含模型的参数信息，而不包括预测模型结构。为了部署PLSC预测库，需要将预训练模型导出为预测模型。预测模型包括预测所需要的模型参数和模型结构，用于后续地预测任务(参见预测库使用指南)。
可以通过下面的代码将预训练模型导出为预测模型'export_for_inference.py'：
from plsc import Entry
if __name__ == "__main__":
ins = Entry()
ins.set_checkpoint_dir('./pretrain_model')
ins.set_model_save_dir('./inference_model')
ins.convert_for_prediction()
其中'./pretrain_model'目录为预训练模型参数目录，'./inference_model'为用于预测的模型目录。
通过下面的命令行启动导出任务：
python export_for_inference.py
python版本要求：
pip3 install plsc-serving
pip install ujson
目前仅支持在GPU机器上进行预测，要求cuda版本>=9.0。
通过下面的脚本运行server端:
from plsc_serving.run import PLSCServer
fs = PLSCServer()
#设定使用的模型文路径，str类型，绝对路径
fs.with_model(model_path = '/XXX/XXX')
#跑单个进程,gpu_index指定使用的gpu，int类型，默认为0；port指定使用的端口，int类型，默认为8866
fs.run(gpu_index = 0, port = 8010)
通过下面的脚本运行client端:
from face_service import FaceService
with open('./data/00000000.jpg', 'rb') as f:
image = f.read()
fc = FaceService()
#添加server端连接，str类型，默认本机8010端口
fc.connect('127.0.0.1:8010')
#调用server端预测，输入为样本列表list类型，返回值为样本对应的embedding结果,list类型，shape为 batch size * embedding size
result = fc.encode([image])
print(result[0])
bc.close()
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