基于MindSpore部署推理服务

Ascend 环境准备 企业 高级 查看源文件

概述

MindSpore Serving是一个轻量级、高性能的服务模块，旨在帮助MindSpore开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。当用户使用MindSpore完成模型训练后，导出MindSpore模型，即可使用MindSpore Serving创建该模型的推理服务。当前Serving仅支持Ascend 910。

启动Serving服务

通过pip安装MindSpore后，Serving可执行程序位于/{your python path}/lib/python3.7/site-packages/mindspore/ms_serving。 启动Serving服务命令如下

ms_serving [--help] [--model_path=<MODEL_PATH>] [--model_name=<MODEL_NAME>] [--port=<PORT1>] 
                            [--rest_api_port=<PORT2>] [--device_id=<DEVICE_ID>]

参数含义如下

参数名

属性

功能描述

参数类型

默认值

取值范围

--help

可选

显示启动命令的帮助信息。

-

-

-

--model_path=<MODEL_PATH>

必选

指定待加载模型的存放路径。

String

空

-

--model_name=<MODEL_NAME>

必选

指定待加载模型的文件名。

String

空

-

--port=<PORT1>

可选

指定Serving对外的gRPC端口号。

Integer

5500

1~65535

--rest_api_port=<PORT2>

可选

指定Serving对外的REST API端口号。

Integer

5501

1~65535

--device_id=<DEVICE_ID>

可选

指定使用的设备号

Integer

0

0~7

执行启动命令前，需将/{your python path}/lib:/{your python path}/lib/python3.7/site-packages/mindspore/lib对应的路径加入到环境变量LD_LIBRARY_PATH中 。 port与rest_api_port不可相同。

应用示例

下面以一个简单的网络为例，演示MindSpore Serving如何使用。

导出模型

导出模型之前，需要配置MindSpore基础环境。

使用add_model.py，构造一个只有Add算子的网络，并导出MindSpore推理部署模型。

python add_model.py

执行脚本，生成tensor_add.mindir文件，该模型的输入为两个shape为[2,2]的二维Tensor，输出结果是两个输入Tensor之和。

启动Serving推理服务

ms_serving --model_path={model directory} --model_name=tensor_add.mindir

当服务端打印日志MS Serving gRPC start success, listening on 0.0.0.0:5500时，表示Serving gRPC服务已加载推理模型完毕。 当服务端打印日志MS Serving RESTful start, listening on 0.0.0.0:5501时，表示Serving REST服务已加载推理模型完毕。

gRPC客户端示例

Python客户端示例

执行客户端前，需将/{your python path}/lib/python3.7/site-packages/mindspore对应的路径添加到环境变量PYTHONPATH中。

获取ms_client.py，启动Python客户端。

python ms_client.py

显示如下返回值说明Serving服务已正确执行Add网络的推理。

ms client received:
[[2. 2.]
 [2. 2.]]

C++客户端示例

  1. 获取客户端示例执行程序

    首先需要下载MindSpore源码。有两种方式编译并获取客户端示例程序：

    • 从源码编译MindSpore时候，将会编译产生Serving C++客户端示例程序，可在build/mindspore/serving/example/cpp_client目录下找到ms_client可执行程序。

    • 独立编译：

      需要先预装gRPC。

      然后，在MindSpore源码路径中执行如下命令，编译一个客户端示例程序。

      cd mindspore/serving/example/cpp_client
mkdir build && cd build
cmake -D GRPC_PATH={grpc_install_dir} ..
make

      其中{grpc_install_dir}为gRPC安装时的路径，请替换为实际gRPC安装路径。

  2. 启动gRPC客户端

    执行ms_client，向Serving服务发送推理请求：

    ./ms_client --target=localhost:5500

    显示如下返回值说明Serving服务已正确执行Add网络的推理。

    Add result is 2 4 6 8
client received: RPC OK

客户端代码主要包含以下几个部分：

  1. 基于MSService::Stub实现Client，并创建Client实例。

    class MSClient {
 public:
  explicit MSClient(std::shared_ptr<Channel> channel) :  stub_(MSService::NewStub(channel)) {}
 private:
  std::unique_ptr<MSService::Stub> stub_;
};

MSClient client(grpc::CreateChannel(target_str, grpc::InsecureChannelCredentials()));

  2. 根据网络的实际输入构造请求的入参Request、出参Reply和gRPC的客户端Context。

    PredictRequest request;
PredictReply reply;
ClientContext context;

//construct tensor
Tensor data;

//set shape
TensorShape shape;
shape.add_dims(2);
shape.add_dims(2);
*data.mutable_tensor_shape() = shape;

//set type
data.set_tensor_type(ms_serving::MS_FLOAT32);
std::vector<float> input_data{1, 2, 3, 4};

//set datas
data.set_data(input_data.data(), input_data.size());

//add tensor to request
*request.add_data() = data;
*request.add_data() = data;

  3. 调用gRPC接口和已经启动的Serving服务通信，并取回返回值。 Status status = stub_->Predict(&context, request, &reply);

完整代码参考ms_client。

REST API客户端示例

  1. data形式发送数据：

    data字段：将网络模型每个输入数据展平成一维数据，假设网络模型有n个输入，最后data数据结构为1*n的二维list。

    如本例中，将模型输入数据[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]和[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]展平后组合成data形式的数据[[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]

    curl -X POST -d '{"data": [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]}' http://127.0.0.1:5501

    显示如下返回值，说明Serving服务已正确执行Add网络的推理，输出数据结构同输入类似：

    {"data":[[2.0,4.0,6.0,8.0]]}

  2. tensor形式发送数据：

    tensor字段：由网络模型每个输入组合而成，保持输入的原始shape。

    如本例中，将模型输入数据[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]和[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]组合成tensor形式的数据[[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]]

    curl -X POST -d '{"tensor": [[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]]}' http://127.0.0.1:5501

    显示如下返回值，说明Serving服务已正确执行Add网络的推理，输出数据结构同输入类似：

    {"tensor":[[2.0,4.0], [6.0,8.0]]}

REST API当前只支持int32和fp32数据输入。