RESTFUL是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，基于HTTP，可以使用XML格式定义或JSON格式定义。RESTFUL适用于移动互联网厂商作为业务接口的场景，实现第三方OTT调用移动网络资源的功能，动作类型为新增、变更、删除所调用资源。
简单来说就是用户可以起一个远端的服务，客户端通过http形式进行访问。
PaddleX RESTful是基于PaddleX开发的RESTful API。对于开发者来说只需要简单的指令便可开启PaddleX RESTful服务。对于哪些有远程训练要求，同时为了数据保密的开发者来说，PaddleX_Restful API简单易用的操作可以很好的满足上述要求。
开启RESTful服务后可以实现如下功能：
- 通过下载基于RESTful API的GUI连接开启RESTful服务的服务端，实现远程深度学习全流程开发。
- 通过使用web demo连接开启RESTful服务的服务端，实现远程深度学习全流程开发。
- 根据RESTful API来开发您自己个性化的可视化界面。
在该示例中PaddleX_Restful运行在一台带GPU的linux服务器下，用户通过其他电脑连接该服务器进行远程的操作。
在服务器下载PaddlePaddle和PaddleX及其他依赖
- 下载PaddlePaddle
pip install paddlepaddle-gpu -i
- 下载PaddleX
pip install paddlex==1.3.11 -i
- 下载pycuda（如果不使用GPU，该项可不进行下载）
pip install pycuda -i
在服务器上启动如下命令，其中端口号是用户自定义的，workspace_dir是用户在服务器创建的
paddlex_restful --start_restful --port [端口号] --workspace_dir [工作空间地址]
例如开启一个端口为27000，工作路径在cv/x/resful_space的一个服务
paddlex_restful --start_restful --port 27000 --workspace_dir cv/x/resful_space
出现上述图片所示的内容，即为开启服务成功。
为了方便大家进行远程调试，PaddleX_Restful提供了两张访问形式，一个是Web图形化界面，另一个是客户端的图形化界面
当用户启动Restful服务后，在Web界面的导航栏只需要输入IP地址和端口号即可。例如当前案例的IP地址是222.95.100.37 端口号是25001
即在导航栏输入 http://222.95.100.37:25001/ 即可出现如下界面
点击界面中内容，在将服务器进行设置
用户根据自己的需求，选择是否下载示例项目
最终画面如下图所示
用户如果要自定义训练，首先需要去创建用户自身的数据集， 在此之前，用户首先需要将数据集上传到服务器上。
输入在服务上数据存储的路径，开始导入数据，在服务器上传的数据集，必须是符合PaddleX训练数据的命名格式要求。
数据导入成功后，进行数据集划分
用户在划分完成数据集后，也可对数据集进行可视化观察
在数据集创建完成后，用户可创建新项目，并进行训练
配置好相关参数后，点击开始训练，便开始进行训练。
客户端操作流程和Web界面基本一致，提供了MAC和Windows版本两种，用户可自行下载并操作
开发者可以使用PaddleX RESTful API 进行二次开发，按照自己的需求开发可视化界面，详细请参考以下文档