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@@ -10,12 +10,12 @@
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下面，我们按照步骤，实现将一个图像分类模型[MobileNetV3_small_ssld](https://bj.bcebos.com/paddlex/models/mobilenetv3_small_ssld_imagenet.tar.gz)转换成`PaddleHub`的预训练模型，并利用`PaddleHub-Serving`实现一键部署。
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-# 模型部署
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+## 模型部署
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-## 1 部署模型准备
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+### 1 部署模型准备
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部署模型的格式均为目录下包含`__model__`，`__params__`和`model.yml`三个文件，如若不然，则参照[部署模型导出文档](./export_model.md)进行导出。
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-## 2 模型转换
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+### 2 模型转换
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首先，我们将`PaddleX`的`Inference Model`转换成`PaddleHub`的预训练模型，使用命令`hub convert`即可一键转换，对此命令的说明如下：
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```shell
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@@ -45,7 +45,7 @@ $ The converted module is stored in `MobileNetV3_small_ssld_hub_1596077881.86850
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```
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等待生成成功的提示后，我们就在输出目录中得到了一个`PaddleHub`的一个预训练模型。
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-## 3 模型安装
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+### 3 模型安装
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在模型转换一步中，我们得到了一个`.tar.gz`格式的预训练模型压缩包，在进行部署之前需要先安装到本机，使用命令`hub install`即可一键安装，对此命令的说明如下：
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```shell
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$ hub install ${MODULE}
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@@ -61,7 +61,7 @@ hub install MobileNetV3_small_ssld_hub_1596077881.868501/mobilenetv3_small_ssld_
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$ Successfully installed mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub
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```
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-## 4 模型部署
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+### 4 模型部署
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下面，我们只需要使用`hub serving`命令即可完成模型的一键部署，对此命令的说明如下：
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```shell
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$ hub serving start --modules/-m [Module1==Version1, Module2==Version2, ...] \
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@@ -107,7 +107,7 @@ $ hub serving start -m mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub
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|modules_info|PaddleHub Serving预安装模型，以字典列表形式列出，key为模型名称。其中:<br>`init_args`为模型加载时输入的参数，等同于`paddlehub.Module(**init_args)`<br>`predict_args`为模型预测时输入的参数，以`mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub`为例，等同于`mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub.batch_predict(**predict_args)`
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|port|服务端口，默认为8866|
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-## 5 测试
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+### 5 测试
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在第二步模型安装的同时，会生成一个客户端请求示例，存放在模型安装目录，默认为`${HUB_HOME}/.paddlehub/modules`，对于此例，我们可以在`~/.paddlehub/modules/mobilenetv3_small_ssld_imagenet_hub`找到此客户端示例`serving_client_demo.py`，代码如下：
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```python
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Jason