部署ragflow代码库中的det.onnx模型（通常是目标检测或文档结构解析类模型，如版面分析模型）到火山云，需基于ONNX Runtime推理框架，结合火山云的计算资源和服务能力实现。以下是具体步骤：
一、模型特性与依赖确认
det.onnx是ONNX格式的预训练模型，需明确：
- 功能：ragflow中的
det.onnx通常用于文档版面分析（如识别文本块、表格、图片等区域），为后续RAG流程提供结构化支持。 - 依赖：需
onnxruntime（或onnxruntime-gpu，推荐GPU加速）、OpenCV（图像处理）、Python 3.8+等环境。 - 输入输出：输入为图像数据（如
(1, 3, H, W)的张量），输出为检测到的区域坐标和类别。
二、火山云部署步骤
1. 选择计算资源
根据模型推理需求选择火山云实例：
- 推荐实例：GPU计算型ECS（如
ecs.gni3cg.5xlarge，1×A10 GPU，16GB显存），满足轻量化ONNX模型推理需求。 - 系统镜像：Ubuntu 20.04（便于安装GPU驱动和依赖）。
2. 环境配置
登录实例后，安装基础依赖和ONNX Runtime：
# 更新系统
sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip python3-dev libgl1-mesa-glx# 安装ONNX Runtime（GPU版本，需匹配CUDA）
# 查看CUDA版本：nvidia-smi，假设为11.7
pip3 install onnxruntime-gpu==1.14.1 # 1.14.1版本兼容CUDA 11.7# 安装其他依赖（图像处理、API服务）
pip3 install opencv-python fastapi uvicorn numpy pillow
若使用CPU推理，安装
onnxruntime（非GPU版本）：pip3 install onnxruntime==1.14.1。
3. 上传模型与代码
-
模型获取：从ragflow代码库的
models/目录中提取det.onnx，或通过以下方式下载：# 克隆ragflow代码库获取模型 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cp ragflow/models/det.onnx ./ # 假设模型位于此路径 -
模型存储优化：若模型较大，先上传至火山云对象存储（TOS），再通过
tosutil工具下载到实例：# 安装TOS客户端 wget https://tos-tools.tos-cn-beijing.volces.com/tosutil/v1.7.2/linux-amd64/tosutil chmod +x tosutil # 从TOS下载模型（需配置AK/SK） ./tosutil cp tos://your-bucket/det.onnx ./det.onnx
4. 编写推理服务代码
用FastAPI包装det.onnx模型，提供HTTP接口供外部调用。创建det_server.py：
import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from PIL import Image
import ioapp = FastAPI()# 加载ONNX模型
model_path = "./det.onnx"
# 配置GPU推理（若使用CPU，删除providers参数）
session = ort.InferenceSession(model_path,providers=["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"]
)# 获取模型输入输出信息
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_shape = session.get_inputs()[0].shape # 如(1, 3, 640, 640)
output_names = [out.name for out in session.get_outputs()]def preprocess(image: Image.Image) -> np.ndarray:"""预处理图像：resize、归一化等（需与训练时一致）"""img = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)img = cv2.resize(img, (input_shape[3], input_shape[2])) # 按模型输入尺寸resizeimg = img.transpose(2, 0, 1) # HWC -> CHWimg = img.astype(np.float32) / 255.0 # 归一化img = np.expand_dims(img, axis=0) # 增加batch维度return imgdef postprocess(outputs: list) -> list:"""后处理：解析输出为检测框和类别（根据模型输出格式调整）"""# 示例：假设输出为[boxes, scores, classes]boxes = outputs[0].squeeze().tolist()scores = outputs[1].squeeze().tolist()classes = outputs[2].squeeze().tolist()# 过滤低置信度结果results = []for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):if score > 0.5:results.append({"box": box, # [x1, y1, x2, y2]"score": score,"class": int(cls)})return results@app.post("/detect")
async def detect(file: UploadFile = File(...)):"""接收图像文件，返回检测结果"""# 读取图像image = Image.open(io.BytesIO(await file.read()))# 预处理input_data = preprocess(image)# 推理outputs = session.run(output_names, {input_name: input_data})# 后处理results = postprocess(outputs)return {"results": results}@app.get("/health")
async def health_check():return {"status": "healthy"}if __name__ == "__main__":import uvicornuvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) # 绑定所有网卡，端口8000
注意：
preprocess和postprocess需根据det.onnx的实际训练预处理逻辑调整（如归一化参数、输入尺寸等）。
5. 启动服务与网络配置
-
启动服务：
# 后台启动服务（日志输出到det.log） nohup python3 det_server.py > det.log 2>&1 & -
验证服务：
在实例内执行curl http://localhost:8000/health，返回{"status":"healthy"}说明启动成功。 -
开放网络访问：
- 进入火山云ECS控制台，找到实例对应的安全组，添加入方向规则：
- 端口：8000
- 来源：0.0.0.0/0（或限制为特定IP）。
- 若需公网访问，为实例绑定弹性公网IP（EIP）。
- 进入火山云ECS控制台，找到实例对应的安全组，添加入方向规则：
6. 测试模型服务
通过公网IP调用接口测试：
# 发送图像文件测试检测接口
curl -X POST "http://[EIP]:8000/detect" -F "file=@test_image.jpg"
返回结果示例：
{"results": [{"box": [100, 200, 300, 400], "score": 0.92, "class": 0}, # 0表示文本块{"box": [500, 300, 700, 500], "score": 0.88, "class": 1} # 1表示表格]
}
三、优化与扩展
-
容器化部署：
将服务打包为Docker镜像，上传至火山云容器镜像服务（CR），再通过容器服务（VKE）部署，支持弹性扩缩容：# Dockerfile FROM nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 RUN apt update && apt install -y python3-pip libgl1-mesa-glx COPY requirements.txt . RUN pip3 install -r requirements.txt COPY det.onnx det_server.py ./ CMD ["python3", "det_server.py"] -
性能优化：
- 启用ONNX Runtime的
CUDAExecutionProvider加速推理； - 批量处理图像（修改接口支持多图输入）；
- 调整输入尺寸（在精度允许范围内减小尺寸，提升速度）。
- 启用ONNX Runtime的
-
监控与运维：
- 集成火山云日志服务（LTS） 收集推理日志；
- 通过云监控监控GPU利用率、内存占用等指标，设置告警。
四、注意事项
- 版本兼容性：确保
onnxruntime-gpu版本与实例的CUDA版本匹配（参考ONNX Runtime文档）。 - 模型输入格式：
det.onnx的输入尺寸、通道顺序（RGB/BGR）需与预处理逻辑严格一致，否则会导致推理结果异常。 - 权限控制：生产环境中建议通过火山云API网关配置认证（如API-Key），限制接口访问权限。
通过以上步骤，可在火山云上稳定部署det.onnx模型，为ragflow的文档解析流程提供后端推理能力。
