使用tensorflow-serving部署模型
使用tensorflow-serving部署模型
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。
通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlow模型。
通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。
通过 tensorFlow for Java接口，可以在Java或者spark(scala)中调用tensorflow模型进行预测。
我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法。
本篇介绍使用tensorflow serving部署模型的方法。
〇，tensorflow-serving部署模型概述
使用 tensorflow serving 部署模型要完成以下步骤。
- (1) 准备protobuf模型文件。
- (2) 安装tensorflow serving。
- (3) 启动tensorflow serving 服务。
- (4) 向API服务发送请求，获取预测结果。
可通过以下colab链接测试效果《tf_serving》： https://colab.research.google.com/drive/1vS5LAYJTEn-H0GDb1irzIuyRB8E3eWc8
%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
from tensorflow.keras import *
一，准备protobuf模型文件
我们使用tf.keras 训练一个简单的线性回归模型，并保存成protobuf文件。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import models,layers,optimizers
## 样本数量
n = 800
## 生成测试用数据集
X = tf.random.uniform([n,2],minval=-10,maxval=10)
w0 = tf.constant([[2.0],[-1.0]])
b0 = tf.constant(3.0)
Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal([n,1],
mean = 0.0,stddev= 2.0) # @表示矩阵乘法,增加正态扰动
## 建立模型
tf.keras.backend.clear_session()
inputs = layers.Input(shape = (2,),name ="inputs") #设置输入名字为inputs
outputs = layers.Dense(1, name = "outputs")(inputs) #设置输出名字为outputs
linear = models.Model(inputs = inputs,outputs = outputs)
linear.summary()
## 使用fit方法进行训练
linear.compile(optimizer="rmsprop",loss="mse",metrics=["mae"])
linear.fit(X,Y,batch_size = 8,epochs = 100)
tf.print("w = ",linear.layers[1].kernel)
tf.print("b = ",linear.layers[1].bias)
## 将模型保存成pb格式文件
export_path = "./data/linear_model/"
version = "1" #后续可以通过版本号进行模型版本迭代与管理
linear.save(export_path+version, save_format="tf")
# 查看模型文件相关信息
!saved_model_cli show --dir {export_path+str(version)} --all
模型文件信息中这些标红的部分都是后面有可能会用到的。
二，安装tensorflow serving
通过Docker镜像安装是最简单，最直接的方法，推荐采用。
Docker可以理解成一种容器，其上面可以给各种不同的程序提供独立的运行环境。
一般业务中用到tensorflow的企业都会有运维同学通过Docker 搭建 tensorflow serving.无需算法工程师同学动手安装，以下安装过程仅供参考。
不同操作系统机器上安装Docker的方法可以参照以下链接。
- Windows:https://www.runoob.com/docker/windows-docker-install.html
- MacOs: https://www.runoob.com/docker/macos-docker-install.html
- CentOS: https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html
安装Docker成功后，使用如下命令加载 tensorflow/serving 镜像到Docker中
docker pull tensorflow/serving
三，启动 tensorflow serving 服务
!docker run -t --rm -p 8501:8501 \
-v "/Users/.../data/linear_model/" \
-e MODEL_NAME=linear_model \
tensorflow/serving & >server.log 2>&1
四，向API服务发送请求
可以使用任何编程语言的http功能发送请求，下面示范linux的 curl 命令发送请求，以及Python的requests库发送请求。
!curl -d '{"instances": [1.0, 2.0, 5.0]}' \
-X POST http://localhost:8501/v1/models/linear_model:predict
import json,requests
data = json.dumps({"signature_name": "serving_default", "instances": [[1.0, 2.0], [5.0,7.0]]})
headers = {"content-type": "application/json"}
json_response = requests.post('http://localhost:8501/v1/models/linear_model:predict',
data=data, headers=headers)
predictions = json.loads(json_response.text)["predictions"]
print(predictions)
