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添加了Docker镜像的配置

Vision/OCR/Dockerfile

@@ -0,0 +1,15 @@
+ARG OCR_LANG=zh_CN
+ARG PRETRAINED_MODEL=ch_PP-OCRv3_rec_distillation
+ARG VERSION=22.05
+FROM nvcr.io/nvidia/paddlepaddle:{22.05}-py3
+
+RUN git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git  /PaddleOCR  --depth=1 && \
+    cd /PaddleOCR && \
+    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple && \
+    pip install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
+
+COPY output/$OCR_LANG /workspace/output/$OCR_LANG
+COPY output/render/$OCR_LANG /workspace/output/render/$OCR_LANG
+COPY pretrained_model/$PRETRAINED_MODEL /workspace/pretrained_model/$PRETRAINED_MODEL
+COPY *.yml  /workspace/
+WORKDIR /workspace

Vision/OCR/README.md

@@ -70,6 +70,27 @@
 
 只是个大致的流程，都还是 PaddleOCR 的那套，更多详细的参数等请参考 PaddleOCR 的文档
 
+## 训练方法(Docker)
+如果你是用恰好有nvidia-docker并且不想折腾环境可以试试Docker, 本教程假设你知道一些常用的
+0. 依赖
+- `docker` 以及 `nvidia-docker` 具体安装流程参考[Nvidia文档](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-installation-notes/index.html) 
+- 对应版本的CUDA, 本仓库提供的Dockerfile默认版本支持nvidia驱动版本>=515 (CUDA >= 11.7)
+1. 获取镜像
+    ```bash
+    docker build -t maa_train . \   # 以下为可选参数
+        --build-arg VERSION=22.05 \ # Nvdia 镜像的版本，默认为22.05， 可选的版本参考之前的链接
+        --build-arg OCR_LANG=zh_CN \ # 训练数据集的语言，docker将拷贝对应语言数据集到镜像，默认zh_CN, 可选`zh_CN | ja_JP | zh_TW | en_US`
+        --build_arg PRETRAINED_MODEL=ch_PP-OCRv3_rec_distillation # 预训练模型权重名称, 默认为简中知识蒸馏模型
+    ``` 
+2. 运行镜像
+    ```bash
+    # 如果启动失败，可尝试删除 --ulimit memlock=-1 或者添加sudo运行
+    docker --gpus all --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 run -it maa_train /bin/bash
+    ```
+    进入容器后，将第六步中PaddleOCR的位置替换为`../PaddleOCR`，即
+    ```
+    python ../PaddleOCR/tools/train.py -c ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 
+    ```
 ## 开源库
 
 - [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR): Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle