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部署推理服务

MindSpore Serving是一个轻量级、高性能的推理服务模块，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。

本文以mobilenet_v2_100网络为例，演示基于MindSpore Serving进行部署推理服务的方法。

环境准备

进行部署前，需确保已经正确安装了MindSpore Serving，并配置了环境变量。MindSpore Serving安装和配置可以参考MindSpore Serving安装页面 。

模型导出

实现跨平台或硬件执行推理（如昇腾AI处理器、MindSpore端侧、GPU等），需要通过网络定义和CheckPoint生成MindIR格式模型文件。在MindSpore中，网络模型导出的函数为export，主要参数如下所示：

  • net：MindSpore网络结构。
  • inputs：网络的输入，支持输入类型为Tensor。当输入有多个时，需要一起传入，如ms.export(network, ms.Tensor(input1), ms.Tensor(input2), file_name='network', file_format='MINDIR')。
  • file_name：导出模型的文件名称，如果file_name没有包含对应的后缀名(如.mindir)，设置file_format后系统会为文件名自动添加后缀。
  • file_format：MindSpore目前支持导出”AIR”，”ONNX”和”MINDIR”格式的模型。

下面代码以mobilenet_v2_100为例，导出MindCV的预训练网络模型，获得MindIR格式模型文件。

from mindcv.models import create_model
import numpy as np
import mindspore as ms

model = create_model(model_name='mobilenet_v2_100', num_classes=1000, pretrained=True)

input_np = np.random.uniform(0.0, 1.0, size=[1, 3, 224, 224]).astype(np.float32)

# 导出文件mobilenet_v2_100.mindir到当前文件夹
ms.export(model, ms.Tensor(input_np), file_name='mobilenet_v2_100', file_format='MINDIR')

部署Serving推理服务

配置服务

启动Serving服务，执行本教程需要如下文件列表:

demo
├── mobilenet_v2_100
│   ├── 1
│   │   └── mobilenet_v2_100.mindir
│   └── servable_config.py
│── serving_server.py
├── serving_client.py
├── imagenet1000_clsidx_to_labels.txt
└── test_image
    ├─ dog
    │   ├─ dog.jpg
    │   └─ ……
    └─ ……
  • mobilenet_v2_100为模型文件夹，文件夹名即为模型名。
  • mobilenet_v2_100.mindir为上一步网络生成的模型文件，放置在文件夹1下，1为版本号，不同的版本放置在不同的文件夹下，版本号需以纯数字串命名，默认配置下启动最大数值的版本号的模型文件。
  • servable_config.py为模型配置脚本，对模型进行声明、入参和出参定义。
  • serving_server.py为启动服务脚本文件。
  • serving_client.py为启动客户端脚本文件。
  • imagenet1000_clsidx_to_labels.txt为ImageNet数据集1000个类别的索引，可以在examples/data/中得到。
  • test_image中为测试图片，可以在README中得到。

其中，模型配置文件servable_config.py内容如下：

from mindspore_serving.server import register

# 进行模型声明，其中declare_model入参model_file指示模型的文件名称，model_format指示模型的模型类别
model = register.declare_model(model_file="mobilenet_v2_100.mindir", model_format="MindIR")

# Servable方法的入参由Python方法的入参指定，Servable方法的出参由register_method的output_names指定
@register.register_method(output_names=["score"])
def predict(image):
    x = register.add_stage(model, image, outputs_count=1)
    return x

启动服务

MindSpore的server函数提供两种服务部署，一种是gRPC方式，一种是通过RESTful方式，本教程以gRPC方式为例。服务启动脚本serving_server.py把本地目录下的mobilenet_v2_100部署到设备0，并启动地址为127.0.0.1:5500的gRPC服务器。脚本文件内容如下：

import os
import sys
from mindspore_serving import server

def start():
    servable_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(sys.argv[0]))

    servable_config = server.ServableStartConfig(servable_directory=servable_dir, servable_name="mobilenet_v2_100",
                                                 device_ids=0)
    server.start_servables(servable_configs=servable_config)
    server.start_grpc_server(address="127.0.0.1:5500")

if __name__ == "__main__":
    start()

当服务端打印如下日志时，表示Serving gRPC服务启动成功。

Serving gRPC server start success, listening on 127.0.0.1:5500

执行推理

使用serving_client.py，启动Python客户端。客户端脚本使用mindcv.data的create_transforms, create_dataset和create_loader函数，进行图片预处理，再传送给Serving服务器。对服务器返回的结果进行后处理，打印图片的预测标签。

import os
from mindspore_serving.client import Client
import numpy as np
from mindcv.data import create_transforms, create_dataset, create_loader

num_workers = 1

# 数据集目录路径
data_dir = "./test_image/"

dataset = create_dataset(root=data_dir, split='', num_parallel_workers=num_workers)
transforms_list = create_transforms(dataset_name='ImageNet', is_training=False)
data_loader = create_loader(
    dataset=dataset,
    batch_size=1,
    is_training=False,
    num_classes=1000,
    transform=transforms_list,
    num_parallel_workers=num_workers
)
with open("imagenet1000_clsidx_to_labels.txt") as f:
    idx2label = eval(f.read())

def postprocess(score):
    max_idx = np.argmax(score)
    return idx2label[max_idx]

def predict():
    client = Client("127.0.0.1:5500", "mobilenet_v2_100", "predict")
    instances = []
    images, _ = next(data_loader.create_tuple_iterator())
    image_np = images.asnumpy().squeeze()
    instances.append({"image": image_np})
    result = client.infer(instances)

    for instance in result:
        label = postprocess(instance["score"])
        print(label)

if __name__ == '__main__':
    predict()

执行后显示如下返回值，说明Serving服务已正确执行mobilenet_v2_100网络模型的推理。

Labrador retriever