tensorflow tfserving 部署多个模型、使用不同版本的模型

梦里梦外; 2022-03-26 10:53 765阅读 0赞

本篇主要介绍使用tfserving和docker同时部署多个模型，使用不同版本的模型，基本的流程与部署单个模型的过程类似，(关于运行tfserving容器使用单个模型进行预测的相关步骤可以参见 [使用docker和tf serving搭建模型预测服务。][docker_tf serving])不同之处在于需要用到一个多模型的配置文件。首先得到多个可以用于tfserving预测的模型文件，相关步骤可以参考[使用savedModel保存模型][savedModel]。本例中用[使用savedModel保存模型][savedModel]中的相关代码生成三个模型，分别建立三个文件夹，将得到的模型分别放入，最后的文件结构如下图。其中100001文件夹表示模型的版本，可以在model1下放置不同版本的模型，默认情况下会加载具有较大版本号数字的模型。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0plcnJ5WmhhbmdfXw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 1. 多模型部署 ###

在multiModel文件夹下新建一个配置文件`model.config`，文件内容为：

model_config_list:{
        config:{
          name:"model1",
          base_path:"/models/multiModel/model1",
          model_platform:"tensorflow"
        },
        config:{
          name:"model2",
          base_path:"/models/multiModel/model2",
          model_platform:"tensorflow"
        },
        config:{
          name:"model3",
          base_path:"/models/multiModel/model3",
          model_platform:"tensorflow"
        } 
    }

配置文件定义了模型的名称和模型在容器内的路径，现在运行tfserving容器 :

docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/home/jerry/tmp/multiModel/,target=/models/multiModel \
     -t tensorflow/serving --model_config_file=/models/multiModel/models.config

**请求预测**：

import requests 
    import numpy as np 
    SERVER_URL = 'http://localhost:8501/v1/models/model3:predict'  
    #注意SERVER_URL中的‘model3’是config文件中定义的模型name,不是文件夹名称
    
    def prediction(): 
        predict_request='{"instances":%s}' % str([[[10]*7]*7]) 
        print(predict_request) 
        response = requests.post(SERVER_URL, data=predict_request) 
        print(response)
        prediction = response.json()['predictions'][0] 
        print(prediction) 
    
    if __name__ == "__main__": 
        prediction()

### 2.指定模型版本 ###

如果一个模型有多个版本，并在预测的时候希望指定模型的版本，可以通过以下方式实现。  
修改model.config文件，增加model\_version\_policy：

model_config_list:{
        config:{
          name:"model1",
          base_path:"/models/multiModel/model1",
          model_platform:"tensorflow",
          model_version_policy:{
            all:{}
          }
        },
        config:{
          name:"model2",
          base_path:"/models/multiModel/model2",
          model_platform:"tensorflow"
        },
        config:{
          name:"model3",
          base_path:"/models/multiModel/model3",
          model_platform:"tensorflow"
        } 
    }

请求预测的时候，如果要使用版本为100001的模型，只要修改SERVER\_URL为：

SERVER_URL = 'http://localhost:8501/v1/models/model1/versions/100001:predict'

tfserving支持模型的Hot Plug，上述容器运行起来之后，如果在宿主机的 /home/jerry/tmp/multiModel/model1/ 文件夹下新增模型文件如100003/，tfserving会自动加载新模型；同样如果移除现有模型，tfserving也会自动卸载模型。

[docker_tf serving]: https://blog.csdn.net/JerryZhang__/article/details/85107506
[savedModel]: https://blog.csdn.net/JerryZhang__/article/details/85058005
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0plcnJ5WmhhbmdfXw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220326/05256d542b9c4a1d94ff0f49ebfb9cf1.png