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用TFserving部署深度学习模型

1.什幺是TFserving

 

当你训好你的模型,需要提供给外部使用的时候,你就需要把模型部署到线上,并提供合适的接口给外部调用。你可能会考虑一些问题:

用什幺来部署
怎幺提供api接口
多个模型GPU资源如何分配
线上模型如何更新而服务不中断

目前流行的深度学习框架Tensorflow和Pytorch, Pytorch官方并没有提供合适的线上部署方案;Tensorflow则提供了TFserving方案来部署线上模型推理。另外,Model Server for Apache MXNet 为MXNet模型提供推理服务。

 

本文为TFServing的使用指南。如果你是pytorch或者MXNet模型,也可以通过ONNX转成TFserving的模型,部署在TFServing上。

 

那什幺是TFserving?

 

TFserving是Google 2017推出的线上推理服务;采用C/S架构,客户端可通过gRPC和RESTfull API与模型服务进行通信。

 

 

TFServing的特点:

支持模型版本控制和回滚:Manager会进行模型的版本的管理
支持并发,实现高吞吐量
开箱即用,并且可定制化
支持多模型服务
支持批处理
支持热更新:Source加载本地模型,通知Manager有新的模型需要加载,Manager检查模型的版本,通知Source创建的Loader进行加载模型
支持分布式模型

2.TFserving安装

 

强烈建议采用docker方式安装TFserving,安装依赖docker和nvidia-docker(TFserving的gpu需要)

docker 安装

#安装yum-utils工具和device-mapper相关依赖包  
yum install -y yum-utils \  
device-mapper-persistent-data \  
lvm2  
#添加docker-ce stable版本的仓库  
yum-config-manager \  
--add-repo \  
https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo  
#更新yum缓存文件  
yum makecache fast  
#查看所有可安装的docker-ce版本  
yum list docker-ce --showduplicates | sort -r  
# 安装docker-ce  
yum install docker-ce-17.12.1.ce-1.el7.centos  
#允许开机启动docker-ce服务  
systemctl enable docker.service  
#启动Docker-ce服务  
systemctl start docker  
#运行测试容器hello-world  
docker run --rm hello-world

nvidia-docker 安装

# 安装nvidia-docker2  
yum install -y nvidia-docker2-2.0.3-1.docker17.12.1.ce  
# 重启docker服务  
service docker restart

安装TFserving

docker pull tensorflow/serving:latest-gpu  
# 可以选择其他版本如 docker pull tensorflow/serving:1.14.0-rc0-gpu

 

注意:docker版本和nvidia-docker要匹配

目前最新的nvidia-docker需要Docker为19.03 可参考官方https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
nvidia-docker2 支持Docker版本低于19.03的其他版本(需>=1.12),现有服务器有18.09,1.17,1.13  https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0)

3.TFserving使用说明

 

3.1 模型转换

 

TFserving的模型需要转换成TFserving的格式, 不支持通常的checkpoint和pb格式。

 

TFserving的模型包含一个.pb文件和variables目录(可以为空),导出格式如下:.

 

├── 1  
│   ├── saved_model.pb  
│   └── variables  
├── 2  
│   ├── saved_model.pb  
│   └── variables

 

不同的深度学习框架的转换路径:

 

(1) pytorch(.pth)--> onnx(.onnx)--> tensorflow(.pb) --> TFserving  
(2) keras(.h5)--> tensorflow(.pb) --> TFserving  
(3) tensorflow(.pb) --> TFserving

 

这里详细介绍下pb转换成TFserving模型

 

import tensorflow as tf  
def create_graph(pb_file):  
    """Creates a graph from saved GraphDef file and returns a saver."""  
    # Creates graph from saved graph_def.pb.  
    with tf.gfile.FastGFile(pb_file, 'rb') as f:  
        graph_def = tf.GraphDef()  
        graph_def.ParseFromString(f.read())  
        _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')  
def pb_to_tfserving(pb_file, export_path, pb_io_name=[], input_node_name='input', output_node_name='output', signature_name='default_tfserving'):  
    # pb_io_name 为 pb模型输入和输出的节点名称,  
    # input_node_name为转化后输入名  
    # output_node_name为转化后输出名  
    # signature_name 为签名  
    create_graph(pb_file) 
     # tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]  
    input_name = '%s:0' % pb_io_name[0]  
    output_name = '%s:0' % pb_io_name[1]  
    with tf.Session() as sess:  
        in_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(input_name)  
        out_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_name)  
        builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)  ## export_path导出路径  
        inputs = {input_node_name: tf.saved_model.utils.build_tensor_info(in_tensor)}    
        outputs = {output_node_name: tf.saved_model.utils.build_tensor_info(out_tensor)}  
        signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(  
            inputs, outputs, method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)  
        builder.add_meta_graph_and_variables(  
            sesssess=sess, tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],  
            signature_def_map={signature_name: signature}, clear_devices=True)  ## signature_name为签名,可自定义  
        builder.save()  
pb_model_path = 'test.pb'  
pb_to_tfserving(pb_model_path, './1', pb_io_name=['input_1_1','output_1'],signature_name='your_model')

 

3.2 TFserving配置和启动

 

模型导出后,同一个模型可以导出不同的版本(版本后数字),可以TFserving配置中指定模型和指定版本。TFserving的模型是通过模型名称和签名来唯一定位。TFserving 可以配置多个模型,充分利用GPU资源。

模型配置

# models.config  
model_config_list {  
  config {  
    name: 'your_model'  
    base_path: '/models/your_model/'  
    model_platform: 'tensorflow'  
#     model_version_policy {  
#       specific {  
#         versions: 42  
#         versions: 43  
#       }  
#     }  
#     version_labels {  
#       key: 'stable'  
#       value: 43  
#     }  
#     version_labels {  
#       key: 'canary'  
#       value: 43  
#     }  
  }  
  config {  
    name: "mnist",  
    base_path: "/models/mnist",  
    model_platform: "tensorflow",  
    model_version_policy: {  
       specific: {  
        versions: 1,  
        versions: 2  
       }  
  }  
}  
# 可以通过model_version_policy 进行版本的控制

启动服务

# 建议把模型和配置文件放在docker外的本地路径,如/home/tfserving/models, 通过-v 挂载到docker内部  
# --model_config_file: 指定模型配置文件  
# -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0: 指定GPU  
# -p 指定端口映射 8500为gRpc 8501为restful api端口  
# -t 为docker镜像  
nvidia-docker run  -it --privileged  -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0  -v /home/tfserving/models:/models  -p 8500:8500 -p 8501:8501 \  
 -t tensorflow/serving:latest-gpu \  
--model_config_file=/models/models.config  
# /home/tfserving/models 结构  
├── models.config  
└── your_model  
    ├── 1  
    │   ├── saved_model.pb  
    │   └── variables  
    └── 2  
        ├── saved_model.pb  
        └── variables  
# test  
curl http://192.168.0.3:8501/v1/models/your_model  
{  
    "model_version_status": [  
        {  
            "version": "2",  
            "state": "AVAILABLE",  
            "status": {  
            "error_code": "OK",  
            "error_message": ""  
            }  
        }  
    ]        
}  
# 其他启动方式  
# 如果多个模型在不同的目录,可以通过-mount 单独加载  
nvidia-docker run  -it --privileged  -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \  
--mount type=bind,source=/home/tfserving/models/your_model,target=/models/your_model \  
--mount type=bind,source=/home/tfserving/models/your_model/models.config,target=/models/models.config \  
-p 8510:8500 -p 8501:8501 \  
-t tensorflow/serving:latest-gpu \  
--model_config_file=/models/models.config

 

3.3 TFserving服务调用

 

客户端可以通过gRpc和http方式调用TFserving服务模型,支持多种客户端语言,这里提供python的调用方式; 调用都是通过模型名称和签名来唯一对应一个模型

gRpc调用, gRpc的端口是8500

#  
# -*-coding:utf-8 -*-  
import tensorflow as tf  
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2  
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc  
import grpc  
import time  
import numpy as np  
import cv2 
class YourModel(object):  
    def __init__(self, socket):  
        """ 
        Args:  
            socket: host and port of the tfserving, like 192.168.0.3:8500  
        """  
        self.socket = socket  
        start = time.time()  
        self.request, selfself.stub = self.__get_request()  
        end = time.time()  
        print('initialize cost time: ' + str(end - start) + ' s')  
    def __get_request(self):  
        channel = grpc.insecure_channel(self.socket, options=[('grpc.max_send_message_length', 1024 * 1024 * 1024),  
                                                              ('grpc.max_receive_message_length', 1024 * 1024 * 1024)]) # 可设置大小  
        stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)  
        request = predict_pb2.PredictRequest()  
        request.model_spec.name = "your_model"  # model name  
        request.model_spec.signature_name = "your_model"  # model signature name  
        return request, stub  
    def run(self, image):  
        """  
        Args:  
            image: the input image(rgb format)  
        Returns: embedding is output of model  
        """  
        img = image[..., ::-1]   
        self.request.inputs['input'].CopyFrom(tf.contrib.util.make_tensor_proto(img))  # images is input of model  
        result = self.stub.Predict(self.request, 30.0)  
        return tf.make_ndarray(result.outputs['output'])  
    def run_file(self, image_file):  
        """  
        Args:  
            image_file: the input image file  
        Returns:  
        """  
        image = cv2.imread(image_file)  
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
        return self.run(image)  
if __name__ == '__main__': 
     model = YourModel('192.168.0.3:8500')  
    test_file = './test.jpg'  
    result = model.run_file(test_file)  
    print(result)  
    # [8.014745e-05 9.999199e-01]

restful api调用: restful端口是8501

import cv2  
import requests  
class SelfEncoder(json.JSONEncoder):  
    def default(self, obj):  
        if isinstance(obj, np.ndarray):  
            return obj.tolist()  
        elif isinstance(obj, np.floating):  
            return float(obj)  
        elif isinstance(obj, bytes):  
            return str(obj, encoding='utf-8');  
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)  
image_file = '/home/tfserving/test.jpg'  
image = cv2.imread(image_file)  
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  
img = image[..., ::-1]  
input_data = {  
    "signature_name": "your_model",  
    "instances": img  
}  
data = json.dumps(input_data, cls=SelfEncoder, indent=None)  
result = requests.post("http://192.168.0.3:8501/v1/models/your_model:predict", datadata=data)  
eval(result .content)  
# {'predictions': [8.01474525e-05, 0.999919891]}

 

5.总结

 

本文介绍了TFserving部署线上推理服务,从模型的转换,部署启动和调用推理,欢迎交流,希望对你有帮助。我们来回答下开篇提出的问题

用什幺来部署:当然是TFserving
怎幺提供api接口:TFserving有提供restful api接口,现实部署时会在前面再加一层如flask api
多个模型GPU资源如何分配:TFserving支持部署多模型,通过配置
线上模型如何更新而服务不中断:TFserving支持模型的不同的版本,如your_model中1和2两个版本,当你新增一个3模型时,TFserving会自动判断,自动加载模型3为当前模型,不需要重启

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