PaddlePaddle是百度开源的机器学习框架，广泛支持各种深度学习模型的定制化开发; Paddle serving是Paddle的在线预测部分，与Paddle模型训练环节无缝衔接，提供机器学习预测云服务。
Paddle serving框架为策略工程师提供以下三层面的功能性扩展：
- 预测引擎：集成PaddlePaddle深度学习框架的预测Lib；
- 模型种类：支持Paddle Fluid模型格式；
- 用户接口：支持模型加载、重载的配置化驱动，不同种类模型的预测接口完全一致；
- 模型调度：支持基于异步线程模型的多模型预估调度，实现异构资源的优先级调度；
- 预测流程：通过有限DAG图描述一次预测从Request到Response的业务流程，节点Node是一个最小逻辑单元——OP；
- 预测逻辑：框架封装常用预处理、预测计算、后处理等常用OP，用户通过自定义OP算子实现特化处理逻辑；
- RPC：底层通过Baidu-rpc封装网络交互，Server端可配置化启动多个独立Service，框架会搜集Service粒度的详细业务指标，并按照BVar接口对接到Noah等监控平台；
- SDK：基于Baidu-rpc的client进行封装，提供多下游连接管理、可扩展路由策略、可定制参数实验、自动分包等机制，支持同步、半同步、纯异步等交互模式，以及多种兼容协议，所有连接策略均通过配置驱动
.
|-- cmake # CMake文件
| |-- external
| `-- patch
|-- configure # Configure模块; Paddle Serving使用Protobuf格式的配置语言
| |-- include
| |-- proto
| |-- src
| `-- tests
|-- demo-client # Client端示例；包括如文本分类、图像分类等任务的例子
| |-- conf # Client示例的conf目录
| |-- data # Client示例的data目录
| | \-- images
| `-- src # Client示例的src目录
|-- demo-serving # Serving示例。该目录下代码与libpdserving.a联编，产出一个可执行的serving二进制
| |-- conf # Serving示例的Conf目录
| |-- data # Serving示例的data目录
| | `-- model
| | `-- paddle
| | `-- fluid
| | |-- SE_ResNeXt50_32x4d
| | `-- text_classification_lstm
| |-- op # Serving示例OP
| |-- proto # Serving示例的proto文件
| `-- scripts
|-- doc # 文档
|-- inferencer-fluid-cpu # 与PaddlePaddle CPU预测库的接口代码
| |-- include
| `-- src
|-- pdcodegen # pdcodegen插件；请用此插件编译用户定义的服务接口描述protobuf文件
| |-- plugin
| `-- src
|-- predictor # Serving端库: libpdserving.a
| |-- common
| |-- conf
| |-- cts
| | `-- lib
| |-- framework
| |-- mempool
| |-- op
| |-- proto
| |-- scripts
| | `-- images
| |-- src
| `-- unittest
|-- sdk-cpp # Client端库: libpdsdk-cpp.a
| |-- include
| |-- plugin
| |-- proto
| `-- src
`-- tools # CI工具
`-- codestyle