安装MindSpore Serving

安装

MindSpore Serving包在各类硬件平台（Nvidia GPU, Ascend 910/310P/310, CPU）上通用，推理任务依赖MindSpore或MindSpore Lite推理框架，我们需要选择一个作为Serving推理后端。当这两个推理后端同时存在的时候，优先使用MindSpore Lite推理框架。

MindSpore和MindSpore Lite针对不同的硬件平台有不同的构建包，每个不同的构建包支持的运行目标设备和模型格式如下表所示：

推理后端	构建平台	运行目标设备	支持的模型格式
MindSpore	Nvidia GPU	Nvidia GPU	`MindIR`
	Ascend	Ascend 910	`MindIR`
		Ascend 310P/310	`MindIR`, `OM`
MindSpore Lite	Nvidia GPU	Nvidia GPU, CPU	`MindIR_Lite`
	Ascend	Ascend 310P/310, CPU	`MindIR`, `MindIR_Lite`
	CPU	CPU	`MindIR_Lite`

当以MindSpore作为推理后端时，MindSpore Serving当前支持Ascend 910/310P/310和Nvidia GPU环境。其中Ascend 310P/310环境支持OM和MindIR两种模型格式，Ascend 910和GPU环境仅支持MindIR模型格式。

MindSpore的安装和配置可以参考安装MindSpore，并根据需要完成环境变量配置。

当以MindSpore Lite作为推理后端时，MindSpore Serving当前支持Ascend 310P/310、Nvidia GPU和CPU。当前支持MindIR和MindIR_Lite模型格式，MindSpore的MindIR或其他框架的模型文件需要通过Lite转换工具转换成MindIR_Lite模型格式。模型转换时，Ascend 310设备和Ascend 310P转换出的模型不一致，需要在对应的Ascend 310或者Ascend 310P设备上运行；Nvidia GPU和CPU环境转换成的MindIR_Lite模型仅能在Nvidia GPU和CPU使用。

推理后端	转换工具运行平台	`MindIR_Lite`模型运行设备
MindSpore Lite	Nvidia GPU, CPU	Nvidia GPU, CPU
	Ascend 310	Ascend 310
	Ascend 310P	Ascend 310P

MindSpore Lite安装和配置可以参考MindSpore Lite文档，通过环境变量LD_LIBRARY_PATH指示libmindspore-lite.so的安装路径。

MindSpore Serving的安装可以采用pip安装或者源码编译安装两种方式。

pip安装

使用pip命令安装，请从MindSpore Serving下载页面下载并安装whl包。

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{version}/Serving/{arch}/mindspore_serving-{version}-{python_version}-linux_{arch}.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

{version}表示MindSpore Serving版本号，例如下载1.1.0版本MindSpore Serving时，{version}应写为1.1.0。

{arch}表示系统架构，例如使用的Linux系统是x86架构64位时，{arch}应写为x86_64。如果系统是ARM架构64位，则写为aarch64。

{python_version}表示用户的Python版本，Python版本为3.7.5时，{python_version}应写为cp37-cp37m。Python版本为3.9.0时，则写为cp39-cp39。请和当前安装的MindSpore Serving使用的Python环境保持一致。

源码编译安装

通过源码编译安装。

git clone https://gitee.com/mindspore/serving.git -b r1.7
cd serving
bash build.sh

对于bash build.sh，可通过例如-jn选项，例如-j16，加速编译；可通过-S on选项，从gitee而不是github下载第三方依赖。

编译完成后，在build/package/目录下找到Serving的whl安装包进行安装：

pip install mindspore_serving-{version}-{python_version}-linux_{arch}.whl

验证是否成功安装

执行以下命令，验证安装结果。导入Python模块不报错即安装成功：

from mindspore_serving import server