SpringCloud+Python 混合微服务，如何打造AI分布式业务应用的技术底层？

尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。

经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

然而，其中一个成功案例，是一个9年经验网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月。

惊天大逆袭：8年小伙20天时间提75W年薪offer，逆涨50%，秘诀在这

不到1年，小伙伴也在团队站稳了脚跟，成为了名副其实的大模型架构师。

目前，他管理了10人左右的团队，包括一个2-3人的python算法小分队，包括一个3-4人Java应用开发小分队，包括一个2-3人实施运维小分队。并且他们的产品也收到了丰厚的经济回报，他们的AIGC大模型产品，好像已经实施了不下10家的大中型企业客户。

当然，尼恩更关注的，主要还是他的个人的职业身价。

小伙伴反馈，不到一年，他现在是人才市场的香馍馍。怎么说呢？

他现在职业机会不知道有多少, 而是大部分都是P8+ （年薪200W+）的顶级机会。

回想一下，去年小伙伴来找尼恩的时候，可谓是令人唏嘘。

当时，小伙伴被网易裁员，自己折腾 2个月，没什么好的offer，才找尼恩求助。

当时，小伙伴其实并没有做过的大模型架构，仅仅具备一些通用架构（ JAVA 架构、K8S云原生架构）能力，而且这些能力还没有完全成型。

特别说明，他当时没有做过大模型的架构，对大模型架构是一片空白。

本来，尼恩是规划指导小伙做通用架构师的（ JAVA 架构、K8S云原生架构）,

毫无疑问，大模型架构师更有钱途，所以，当时候尼恩也是壮着胆子，死马当作活马指导他改造为大模型架构师。

回忆起当时决策的出发点，主要有3个：

（1）架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

（2）小伙伴本身也熟悉一点点深度学习，懂python，懂点深度学习的框架，至少，demo能跑起来。

（3）大模型架构师稀缺，反正面试官也不是太懂大模型架构。

基于这个3个原因，尼恩大胆的决策，指导他往大模型架构走，先改造简历，然后去面试大模型的工程架构师，特别注意，这个小伙伴面的不是大模型算法架构师。

没想到，由于尼恩的大胆指导，小伙伴成了。

没想到，由于尼恩的大胆指导，小伙伴成了，而且是大成，实现了真正的逆天改命。

相当于他不到1年时间，职业身价翻了1倍多，可以拿到年薪 200W的offer了。

既然有一个这么成功的案例，尼恩能想到的，就是希望能帮助更多的社群小伙伴，成长为大模型架构师，也去逆天改命。

于是，从2024年的4月份开始，尼恩开始写《LLM大模型学习圣经》，帮助大家穿透大模型，走向大模型之路。

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尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系列，初步的规划包括下面的内容：

《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》

本文是第3篇，第一作者是资深架构师Andy，第二作者是43岁老架构师尼恩（带给大家一种俯视技术，技术自由的高度）。

尼恩架构团队会持续迭代和更新，后面会有实战篇，架构篇等等出来。并且录制配套视频。

在尼恩的架构师哲学中，开宗明义：架构和语言无关，架构的思想和模式，本就是想通的。

架构思想和体系，本身和语言无关，和业务也关系不大，都是通的。

所以，尼恩用自己的架构内功，以及20年时间积累的架构洪荒之力，通过《LLM大模型学习圣经》，给大家做一下系统化、体系化的LLM梳理，使得大家内力猛增，成为大模型架构师，然后实现”offer直提”，逆天改命。

尼恩《LLM大模型学习圣经》PDF 系列文档，会延续尼恩的一贯风格，会持续迭代，持续升级。

这个文档将成为大家学习大模型的杀手锏，此文当最新PDF版本，可以来《技术自由圈》公号获取。

SpringCloud + Python 混合微服务的使用场景

从尼恩社群指导简历的情况来看，在AI+业务的场景越来越多

懂大模型工程的占优势，比较好拿offer
懂小模型工程的占优势，比较好拿offer

但是，大家在生产场景中，SpringCloud 有一个完整的业务开发生态体系，Python 有一个完整的AI开发生态体系，就是如何将Python写的微服务融入到以Spring Cloud微服务体系中？

换句话说，在AI+业务的场景，不仅仅需要Python写一个微服务，并且还要融入以Java技术栈为主的Spring Cloud微服务体系中，如何实现?

或者说，如何实现一个 SpringCloud + Python 混合微服务架构？

一般来说，后端软件系统采用的也是基于Spring Cloud框架为主的微服务架构，服务的注册发现是基于Nacos，而服务的调用基于OpenFeign调用，负载均衡Robbin实现的，所以整体架构大概就是这样的一个标准Spring Cloud微服务架构。

如图所示：

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上面的图太大， Java 微服务直接的RPC，大概是下面的调用关系

在这里插入图片描述

大部分场景，基于以上微服务架构是比较好扩展的。

例如有一个新的微服务，只需要基于Spring Boot编写一个微服务项目，然后通过Spring Cloud提供的注解将其快速地注入Nacos的服务注册&发现机制，然后就可以很快地对内或对外提供服务了。

然后，如果是在AI+业务的场景呢？

AI应用，比如图形识别，比如翻译，比如AIGC（文生文、文生图）等等。这些应用，用Java开发的话很不方便，更佳的方式是使用Python开发，因为： Python 有一个完整的AI开发生态体系。

那么，就意味着Python 微服务需要混入 Spring Cloud 微服务体系，否则，需要对于Python服务做单独的部署及负载设计、服务治理设计等等大量重复性的工作。

Java+python 的rpc 基础调用的视频介绍，请参考后面的《技术自由圈专门的AI架构视频》

SpringCloud + Python 混合微服务，如何架构？

一种切实可行的方式是：

将Python写的异构服务也能不融入Spring Cloud体系，能够通过Nacos实现注册发现
能够通过OpenFeign/gRpc进行远程调用，能够使用Ribbo进行负载均衡

如下图所示：

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Java+python 的rpc 基础调用的视频介绍，请参考后面的《技术自由圈专门的AI架构视频》

SpringCloud + Python 混合微服务架构实操

实操场景介绍

这里，通过Python 图像识别与文本提取（OCR）业务为例，实现一个 SpringCloud + Python 混合微服务架构实操。

在日常的开发中，图像识别与文本提取（OCR）技术扮演着至关重要的角色，它们极大地促进了业务流程的自动化，提升了用户体验。特别是在互联网和金融行业，这一需求尤为显著。

一般来说，图像识别与文本提取（OCR）都是通过python实现。

并且在Python生态中，有一个OCR的明星库——PaddleOCR。

PaddleOCR以其在OCR领域的高性能和高精度著称，似乎是解决这一挑战的理想工具。

PaddleOCR是由百度飞桨（PaddlePaddle）团队开发的开源OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具。

它基于深度学习技术，提供了一整套高效、易用的OCR解决方案，能够识别多种语言和复杂场景下的文本。

PaddleOCR在处理文字检测和文字识别方面具有高性能和高准确性，被广泛应用于图像处理、文本提取等领域。

PaddleOCR的关键特性

高精度：

基于深度学习模型，PaddleOCR在各种复杂场景下均能提供高精度的文字识别，包括自然场景文本、印刷文本、手写文本等。

多语言支持：

PaddleOCR支持多种语言的文字识别，适用于全球范围内的多语言文本处理需求。

丰富的功能：

PaddleOCR不仅提供了文字检测（识别文本区域）和文字识别（识别文本内容），还包括文字方向分类、表格识别、版面分析等高级功能。

易用性：

提供了丰富的API接口和详细的文档，方便开发者快速集成和使用。

高效性：

利用飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的高效计算能力，PaddleOCR能够在保证精度的前提下提供快速的文字识别服务。

然而，随着项目的深入实施，一系列预料之外的难题逐渐浮现，揭示了直接在Java微服务中集成AI模型面临的困境。

传统的 SpringCloud + Python 本地直接调用的不足

在使用微服务架构之前，传统的 SpringCloud + Python 互相调用，使用的是本地直接调用的方式，

原始本地直接调用的架构设计如下：

1.本地直接调用流程：

用户通过前端上传图片到Java微服务。
Java微服务接收到图片后，通过本地进程调用Python脚本来处理图片。
Python脚本利用PaddleOCR库进行OCR处理，将结果返回给Java微服务。
Java微服务接收OCR结果，并将其返回给用户或存入数据库。

本地直接具体实现：

在Java代码中，使用ProcessBuilder或Runtime.exec执行Python脚本。
Python脚本通过命令行参数或读取临时文件的方式获取图像数据。
OCR结果通过标准输出返回给Java微服务，Java读取标准输出获取结果。

本地直接设计存在以下几个主要问题：

语言跨界调用复杂性：

Java微服务直接调用本地Python脚本执行PaddleOCR，这要求在Java环境中嵌入Python解释器或通过进程间通信（如使用Jython或子进程调用），增加了系统的维护成本和运行时的不稳定因素。

硬件依赖限制：

PaddleOCR为了达到最佳性能，推荐使用GPU进行模型推理。这意味着部署环境必须配备NVIDIA GPU，限制了服务的部署灵活性和成本控制。

耦合度高与扩展性差：

Java服务直接绑定到本地Python脚本，这种紧耦合设计不仅难以适应未来技术栈的变化，也影响了服务的独立升级和横向扩展能力。

配置与管理难题：

随着服务规模的扩大，对服务实例的监控、配置更新和故障转移变得愈发困难，原始设计缺乏有效的服务治理机制。

针对以上问题，我们对此进行了改进：SpringCloud + Python 远程调用的架构方案

先进的 SpringCloud + Python 远程调用的架构方案

为了解决上述问题，我们提出了一个新的架构设计方案，SpringCloud + Python 统一微服务治理+RPC远程调用的架构方案，主要有以下3步

第一步，AI的微服务化：利用FastAPI构建轻量级Python后端服务，专门负责OCR处理，
第二步，通过Nacos注册发现：并结合Python-Nacos客户端SDK实现服务的注册发现及动态配置管理。
第三步，通过RPC进行远程调用：通过OpenFein/gPRC进行远程调用

Java+python 的rpc 基础调用的视频介绍，请参考后面的《技术自由圈专门的AI架构视频》

SpringCloud + Python混合微服务架构设计及步骤

第一步：AI的微服务化

FastAPI服务封装 OCR处理，暴露成为rest服务, 以服务的形式进行能力的暴露，而不是以函数的形式进行能力的暴露。

创建FastAPI应用：

在这里插入图片描述

FastAPI是一个现代的，快速（高性能）python web框架。基于标准的python类型提示，使用python3.6+构建API的Web框架。

FastAPI的主要特点如下：

快速：非常高的性能，与NodeJS和Go相当（这个要感谢Starlette和Pydantic），是最快的Python框架之一。
快速编码：将开发速度提高约200%到300%。
更少的bug：减少大约40%的开发人员人为引起的错误。
直观：强大的编辑器支持，调试时间更短。
简单：易于使用和学习。减少阅读文档的时间。
代码简洁：尽量减少代码重复。每个参数可以声明多个功能，减少程序的bug。
健壮：生产代码会自动生成交互式文档。
基于标准：基于并完全兼容API的开放标准：OpenAPI和JSON模式。

总之，FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于基于Python 3.7+构建API，借助标准Python类型提示，FastAPI可以提供自动文档生成、高性能和易于使用的开发体验。

FastAPI以极简的代码实现高效的API接口，非常适合构建RESTful API和微服务。

首先，利用FastAPI快速搭建一个RESTful API服务，该服务对外提供API接口，接收HTTP请求，其中包含待处理的图片数据路径。

集成PaddleOCR：在FastAPI应用中，定义路由处理函数，调用PaddleOCR库处理接收到的图片数据，将识别结果以JSON格式返回。

Java+python 的rpc 基础调用的视频介绍，请参考后面的《技术自由圈专门的AI架构视频》

第二步：通过Nacos服务注册与发现：

引入Python-Nacos客户端：Nacos作为阿里巴巴开源的服务发现与配置管理平台，提供了Python客户端。在FastAPI应用中集成该客户端，实现服务的自动注册与发现。

配置管理：利用Nacos的配置中心，集中管理FastAPI服务的配置信息，如OCR模型参数等，实现配置的动态刷新，无需重启服务即可生效。

第三步：通过RPC进行远程调用

调整Java服务逻辑，改为通过Nacos注册中心发现在线AI服务，

通过 OpenFeign 发起HTTP请求调用FastAPI提供的OCR服务，彻底解耦Java微服务与AI模型环境，增强系统的灵活性和可维护性。

改进后的架构优点如下：

松耦合架构： Java微服务与OCR服务通过API接口交互，降低了组件间的直接依赖，便于独立开发、测试和部署。
部署灵活性： FastAPI服务可部署在任何支持Python的环境中，包括云服务器，不再受限于GPU，可通过水平扩展提高处理能力。
服务治理能力增强： 借助Nacos，实现了服务的自动化注册与发现，简化了微服务架构下的服务管理和配置管理，提高了系统的稳定性和可扩展性。
资源优化与成本控制： 通过分离OCR处理逻辑，可以根据实际需求灵活分配计算资源，有效控制成本。

代码实现

接下来我们将深入实践，通过细致的代码示例与步骤解析，展现如何巧妙地构建JAVA微服务与AI模型服务之间的无缝集成。
不再是简单的理论探讨，而是动手操作，从零开始，直到完成一个功能完备、高度解耦的系统集成方案。

环境安装

在开始代码编写前，我们需要准备好运行环境，java和maven的安装就不在此介绍了，我们简单介绍下如何准备python环境以及nacos。

Python虚拟环境

本文采用anaonda配置虚拟环境，

Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版，用于数据科学、机器学习、深度学习、科学计算以及大数据处理。
Anaconda包含了众多流行的数据科学包和工具，以及一个包管理系统和环境管理系统。
Anaconda可以帮助开发者轻松地管理和部署不同的项目环境，并解决包依赖问题。

Anaconda是一种广泛使用的开源Python和R编程语言的发行版，主要用于数据科学、机器学习和大数据处理。Anaconda包含了众多常用的数据科学包和库，并提供了一个包管理器和环境管理器（Conda），这使得用户可以轻松地安装、更新和管理Python包及其依赖项。

安装Anaconda

下载Anaconda：

访问 Anaconda官网并下载适合你操作系统的安装程序（Windows、macOS或Linux）。

ananconda的安装和配置建议参考清华源：

anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

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安装Anaconda：

根据下载的安装程序运行安装，按照提示完成安装过程。

可以选择将Anaconda添加到系统PATH中，这样可以直接在命令行中使用conda命令。

WIN+R键调出运行窗口，输入cmd回车
在这里插入图片描述

输入conda -V命令，可以看到版本信息，代表安装成功。
在这里插入图片描述

接着，输入python命令查看python是否安装成功。
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到此安装完成。

使用Anaconda

创建和管理环境

Anaconda通过Conda提供了强大的环境管理功能，使得用户可以为不同的项目创建隔离的环境，以避免包版本冲突。

创建新环境：
```
conda create --name myenv python=3.8
```
这将创建一个名为myenv的环境，并安装Python 3.8。
激活环境：
```
conda activate myenv
```
激活后，所有的包管理操作都会在这个环境中进行。
安装依赖包：
```
conda install numpy pandas
```
这将在当前激活的环境中安装numpy和pandas包。
列出环境：
```
conda env list
```
这将列出所有创建的Conda环境。
删除环境：
```
conda remove --name myenv --all
```
这将删除名为myenv的环境。

使用Jupyter Notebook

Anaconda默认包含Jupyter Notebook，一个广泛使用的交互式笔记本工具，特别适合于数据科学和机器学习项目。

安装Jupyter Notebook（如果未安装）：
```
conda install jupyter
```
启动Jupyter Notebook：
```
jupyter notebook
```
这将启动Jupyter Notebook服务器，并在浏览器中打开一个新的标签页。

管理包

除了Conda，Anaconda也支持使用pip来安装Python包。

以下是一些常见的包管理操作：

使用Conda安装包：
```
conda install scipy
```
使用pip安装包：
```
pip install requests
```
更新包：
```
conda update numpy
```
卸载包：
```
conda remove pandas
```

第一步：使用Anaconda进行Python微服务的开发

数据科学项目

创建项目环境：

conda create --name myproject python=3.8
conda activate myproject

安装数据科学包：

conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn

启动Jupyter Notebook进行数据分析：
```
jupyter notebook
```

机器学习项目

创建项目环境并安装机器学习包：

conda create --name mlproject python=3.8
conda activate mlproject
conda install scikit-learn tensorflow keras

开始开发机器学习模型：

可以在Jupyter Notebook中编写和运行代码，或者使用任意Python IDE进行开发。

Anaconda 安装PaddleOCR

Anaconda通过其强大的包管理和环境管理功能，为数据科学和机器学习项目提供了一个便捷的开发平台。

无论是安装包、管理环境，还是使用Jupyter Notebook进行交互式编程，Anaconda都能大大简化工作流程，提高工作效率。

安装完成后，就可以创建虚拟环境及安装依赖库了。

创建项目环境 paddle_env：

conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

激活项目环境 paddle_env：


conda activate paddle_env

安装依赖包

pip install paddlepaddle paddleocr fastapi uvicorn python-nacos

Nacos

Nacos（Dynamic Naming and Configuration Service）是阿里巴巴开源的一个服务发现、配置管理和服务治理平台。它能够帮助开发者更高效地构建、管理和维护微服务架构。

Nacos提供了一整套简便易用的工具和API，用于服务注册与发现、动态配置管理、服务健康监测以及DNS服务。
安装及配置建议参考官方文档，
Nacos 快速开始

下载安装包后，解压缩，在bin目录下下运行以下命令：

startup.cmd -m standalone

启动后，既可打开nacos管理页面

示例：图文识别的AI服务

我们要创建一个名为ocr-service 的AI服务，下面是整体的目录结构：

Java+python 的rpc 基础调用的视频介绍，请参考后面的《技术自由圈专门的AI架构视频》

首先编写基础模块，

settings.py: 初始化相关配置参数及更新方法：

# settings.pyimport socketdef get_local_ip():"""获取当前计算机的IP地址"""return socket.gethostbyname(socket.gethostname())# 服务端口
SERVICE_PORT = 8000
SERVICE_IP = get_local_ip()
# 服务名
SERVICE_NAME = "ocr-service"# Nacos 配置
NACOS_SERVER_ADDRESS = "127.0.0.1:8848"
NACOS_NAMESPACE = "public"
NACOS_DATA_ID = "ocr-service"
NACOS_USERNAME = "nacos"
NACOS_PASSWORD = "nacos"
NACOS_GROUP_NAME = "DEFAULT_GROUP"# 语言属性
LANG = "ch"  # 例如：中文def set_lang(new_lang):"""设置OCR模型语言属性:param new_lang: 新的语言属性"""print("设置OCR模型语言属性为：", new_lang)global LANGLANG = new_lang

nacos_client.py: 初始化nacos client ，以及相关的注册、心跳及监听配置等方法。

import nacos
import asyncio
import yaml
import app.settings as settings# 初始化 Nacos 客户端
# 使用settings中的NACOS_SERVER_ADDRESS, NACOS_NAMESPACE, NACOS_USERNAME, NACOS_PASSWORD来初始化Nacos客户端
client = nacos.NacosClient(settings.NACOS_SERVER_ADDRESS, namespace=settings.NACOS_NAMESPACE,username=settings.NACOS_USERNAME, password=settings.NACOS_PASSWORD)def register_service():# 向Nacos注册服务实例client.add_naming_instance(settings.SERVICE_NAME, settings.SERVICE_IP, settings.SERVICE_PORT)async def send_heartbeat():# 异步发送心跳，每10秒发送一次心跳while True:try:client.send_heartbeat(settings.SERVICE_NAME,settings.SERVICE_IP, settings.SERVICE_PORT)except Exception as e:print(f"Failed to send heartbeat: {e}")await asyncio.sleep(10)  # 每10秒发送一次心跳def load_config(content):# 加载配置文件，解析yaml格式，设置语言yaml_config = yaml.full_load(content)print("yaml_config:", yaml_config)lang = yaml_config['lang']settings.set_lang(lang)def nacos_config_callback(args):# Nacos配置回调函数，处理配置更新content = args['raw_content']load_config(content)def watch_config():# 启动时，强制同步一次配置config = client.get_config(settings.NACOS_DATA_ID,settings.NACOS_GROUP_NAME)print("config:", config)load_config(config)# 启动监听器，监控配置变化client.add_config_watcher(settings.NACOS_DATA_ID,settings.NACOS_GROUP_NAME, nacos_config_callback)

pocr.py : 提供根据图片地址，提取对应图片的文本信息方法。

import os
import sys
from paddleocr import PaddleOCR
import app.settings as settingsdef recognize_image_text(image_path):# 初始化PaddleOCR对象，加载预训练模型ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=settings.LANG)  # 更改lang参数以支持不同语言# 加载图片并进行识别result = ocr.ocr(image_path)print(result)# 提取并格式化识别出的文本recognized_text = ''for line in result:# 每个line是一个包含坐标信息和文字识别结果的元组列表for item in line:recognized_text += item[1][0] + '\n'  # 提取文字内容# 去除末尾的换行符（如果存在）if recognized_text.endswith('\n'):recognized_text = recognized_text[:-1]return recognized_textif __name__ == "__main__":# 输入图片路径image_path = sys.argv[1]# 提取图片中的文字output_text = recognize_image_text(image_path)print("Recognized text:", output_text)

routes.py: 创建API路由对象，提供接口访问ocr方法。

from fastapi import APIRouter, HTTPException
import os
from pydantic import BaseModel
from pocr.pocr import recognize_image_text# 定义请求体模型
# 创建一个请求体模型，用于接收文件路径class FilePathModel(BaseModel):filePath: str# 创建路由
# 创建一个API路由对象
router = APIRouter()# 定义一个异步函数，用于处理POST请求，接收文件路径并识别图片中的文本信息
@router.post("/ocr/")
async def print_file_path(file_path_model: FilePathModel):filePath = file_path_model.filePathif not os.path.exists(filePath):raise HTTPException(status_code=400, detail="File path does not exist")print(f"Received file path: {filePath}")text = recognize_image_text(filePath)return {"message": text}

main.py

from fastapi import FastAPI  # 导入 FastAPI 框架
import uvicorn  # 导入 uvicorn 用于运行 ASGI 应用
import asyncio  # 异步编程库
from app.nacos_client import register_service, send_heartbeat, watch_config  # 从 app.nacos_client 模块导入注册服务、发送心跳和监听配置的函数
from app.routes import router  # 从 app.routes 模块导入路由
import app.settings as settings  # 导入 app.settings 模块，并重命名为 settings# 创建 FastAPI 应用
app = FastAPI()# 注册路由
app.include_router(router)# 当应用启动时执行的事件
@app.on_event("startup")
async def startup_event():register_service()  # 调用注册服务函数watch_config()  # 调用监听配置函数# 启动心跳任务asyncio.create_task(send_heartbeat())  # 创建异步任务发送心跳if __name__ == "__main__":uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=settings.SERVICE_PORT)  # 运行应用，监听指定端口

代码编写完成后，我们还需要在nacos配置中心，创建配置文件：

启动项目：

   (paddle_env) PS D:\doc\crazy\nacos\ocr-servic& D:/portable/anaconda/envs/paddle_env/python.exe d:/doc/crazy/nacos/ocr-service/main.py
INFO:     Started server process [20328]
INFO:     Waiting for application startup.
config: lang: ch
yaml_config: {'lang': 'ch'}
设置OCR模型语言属性为： ch        
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

从启动日志可以看到，服务启动时会从nacos读取配置，并更新对应的lang值。

启动后，在nacos管理页面可以看到服务已经注册成功：

准备一张包含文字的图片demo.jpg，放在D盘下，在终端使用curl命令调用服务的接口：

可以看到接口返回了图片的文本信息。

SpringCloud 微服务

现在，我们可以创建一个简单的spring cloud 微服务项目，名为 consumer-service,

项目结构如下:

OcrClient.java ：

使用Feign构建OCRClient接口, 代理ocr-service服务的ocr接口

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import com.crazy.consumerservice.model.ImagePathRequest;@FeignClient(name = "ocr-service")
public interface OcrClient {@PostMapping("/ocr/")String recognizeImage(@RequestBody ImagePathRequest imagePathRequest);}

OcrController.java

import com.crazy.consumerservice.feign.OcrClient;
import com.crazy.consumerservice.model.ImagePathRequest;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;@RestController
@RequestMapping("/api")
public class OcrController {@Autowiredprivate OcrClient ocrClient;@PostMapping("/recognize")public String recognizeImage(@RequestParam String filePath) {ImagePathRequest request = new ImagePathRequest();request.setFilePath(filePath);return ocrClient.recognizeImage(request);}
}