tensorflow(10)使用Prometheus对tensorflow/serving进行服务监控

偏执的太偏执、 2022-11-02 13:26 204阅读 0赞

在之前的文章[tensorflow(6)利用tensorflow/serving实现模型部署及预测  
][tensorflow_6_tensorflow_serving_]中，笔者介绍了如何使用tensorflow/serving对单模型、多模型、不同版本模型进行部署及预测。本文将在此基础上，使用Prometheus对tensorflow/serving进行服务监控。  
  网上虽然有很多关于tensorflow/serving的服务监控的配置说明，但大多只是简单介绍，并没有给出具体的使用方式。本文将给出一个详细使用例子。  
  在此，我们只需要了解Prometheus是一款监控软件即可。  
  项目结构如下：

tensorflow_serving_examples
    ├── ckpt_models
    ├── docker-compose.yml
    ├── multi_ckpt_2_pb.py
    ├── multi_model.py
    ├── multi_tf_serving.py
    ├── pb_models
    │   ├── add
    │   │   └── 1
    │   │       ├── saved_model.pb
    │   │       └── variables
    │   │           ├── variables.data-00000-of-00001
    │   │           └── variables.index
    │   ├── divide
    │   │   └── 1
    │   │       ├── saved_model.pb
    │   │       └── variables
    │   │           ├── variables.data-00000-of-00001
    │   │           └── variables.index
    │   ├── models.config
    │   ├── monitoring_config.txt
    │   ├── multiply
    │   │   └── 1
    │   │       ├── saved_model.pb
    │   │       └── variables
    │   │           ├── variables.data-00000-of-00001
    │   │           └── variables.index
    │   ├── prometheus.yml
    │   └── subtract
    │       └── 1
    │           ├── saved_model.pb
    │           └── variables
    │               ├── variables.data-00000-of-00001
    │               └── variables.index

运行`multi_model.py`即可生成加法、减法、乘法、除法模型，并保存为ckpt格式。再运行`multi_ckpt_2_pb.py`将ckpt格式的模型转化为pb格式的模型，便于tensorflow/serving部署。  
  使用tensorflow/serving部署多模型时需要配置models.config，该文件位于pb\_models文件夹下，内容为：

model_config_list {
      config {
        name: "add"
        base_path: "/models/add"
        model_platform: "tensorflow"
      }
      config {
        name: "subtract"
        base_path: "/models/subtract"
        model_platform: "tensorflow"
      }
      config {
        name: "multiply"
        base_path: "/models/multiply"
        model_platform: "tensorflow"
      }
      config {
        name: "divide"
        base_path: "/models/divide"
        model_platform: "tensorflow"
      }
    }

如果需要对tensorflow/serving进行服务监控，则需要配置`monitoring_config.txt`，内容如下：

prometheus_config {
     enable: true,
     path: "/monitoring/prometheus/metrics"
    }

pb\_models文件夹下`prometheus.yml`为Prometheus的配置文件，内容如下：

global:
      scrape_interval: 15s
      evaluation_interval: 15s
      external_labels:
        monitor: 'tf-serving-monitor'
    
    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'
        scrape_interval: 5s
        metrics_path: /monitoring/prometheus/metrics
        static_configs:
          - targets: ['model_serving:8501']

该配置文件用于监控model\_serving:8501这个路径下的/monitoring/prometheus/metrics，爬取时间间隔为5s。  
  最后，我们再使用Docker-Compose启动服务即可，`docker-compose.yml`内容如下：

version: "3.4"
    services:
      model_serving:
          image: tensorflow/serving:1.14.0
          container_name: model_serving
          ports:
            - "8511:8501"
          restart: always
          networks:
            - tf_net
          volumes:
            - ./pb_models:/models
          command: --model_config_file=/models/models.config && --monitoring_config_file=/models/monitoring_config.txt
    
      prometheus:
        image: prom/prometheus:latest
        ports:
          - "9090:9090"
        restart: always
        container_name: prometheus
        networks:
          - tf_net
        volumes:
          - ./pb_models/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    
    networks:
      tf_net:

使用`docker-compose up -d`启动服务。  
  等待服务启动成功后，在浏览器中输入网址http://服务器IP:9090，即可看到如下界面：

![Promethus启动界面][Promethus]  
  我们使用`multi_tf_serving.py`对tensorflow/serving部署的模型进行调用，在Prometheus中的监控结果如下：

![Prometheus最近10分钟的服务监控界面][Prometheus_10]  
以上为Prometheus对最近10分钟tensorflow/serving提供的模型服务的调用次数的监控情况。

### 参考文章 ###

1.  TensorFlow Serving | Advanced Configuration 高级配置篇: https://anoyi.com/p/7bbdcac2fd0e
2.  https://tensorflow.google.cn/tfx/serving/serving\_config
3.  https://conferences.oreilly.com/tensorflow/tf-ca-2019/cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/308/Advanced%20model%20deployments%20with%20TensorFlow%20Serving%20Presentation.pdf

[tensorflow_6_tensorflow_serving_]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/112298586
[Promethus]: /images/20221024/c1f59e8a6acb410abbc93621dc363a63.png
[Prometheus_10]: /images/20221024/58a3dbb563c4469e9d8eeffdc20bb609.png