在 ARMv8 架构（鲲鹏 / 飞腾）平台部署 PaddlePaddle + PaddleOCR【自用简略版】

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布
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#paddlepaddle #人工智能 #paddleocr

在 ARMv8 架构（鲲鹏 / 飞腾）平台部署 PaddlePaddle + PaddleOCR

📌 适用场景：华为鲲鹏（Kunpeng）、飞腾（Phytium）等国产 ARMv8 服务器/开发板
⚙️ 目标：轻量级 CPU 推理部署 OCR 能力，规避 GPU 依赖
🧪 环境要求：Python ≥ 3.9，推荐使用 venv 或 conda 隔离环境
参考文章：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=undefined

在这里插入图片描述

🧰 一、安装 PaddlePaddle（ARMv8 兼容版）

PaddlePaddle 官方提供了针对 ARM 架构（aarch64）的 CPU 版本安装包，需通过其 专属源 安装指定版本（当前稳定兼容版本为 3.2.2）：

python -m pip install paddlepaddle
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（三）使用docker来进行paddleocr的安装使用
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GPU的问题 linux下 由于GPU和CPU版本安装区别很大，所以这里要先搞清楚自己服务器的GPU情况。 其实安装的是PaddlePaddle的镜像，paddleocr并没有官方镜像，去docker hub上也有，但是吧，还是想要官方的 查看cudnn版本， nvidia-smi 或者可以使用（nvidia-smi安装好了，表示cuda和cudnn已经安装了 ） nvcc -V # 如果报找不到该路径或文件，则表示nvcc没有安装， # 可以安装 安装好之后再输入就可以了 sudo apt ins
记录：ubuntu使用 paddle-gpu镜像实现paddleocr，超详细超简单
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根据自己的cuda，cuddn版本拉取paddle镜像 可查看：https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/?page=1&ordering=last_updated 我的cuda版本是11.1,cudnn版本是8.xx，所有我用的是cuda11.2-cudnn8 因为docker只要19.03以上的，都支持gpu，所以不用再nvidia-docker，再run时加上–gpu即可。 1.拉取镜像 docker pull paddlepaddle
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