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分类模型服务化部署

1. 简介

Paddle Serving 旨在帮助深度学习开发者轻松部署在线预测服务，支持一键部署工业级的服务能力、客户端和服务端之间高并发和高效通信、并支持多种编程语言开发客户端。

该部分以 HTTP 预测服务部署为例，介绍怎样在 PaddleClas 中使用 PaddleServing 部署模型服务。目前只支持 Linux 平台部署，暂不支持 Windows 平台。

2. Serving 安装

Serving 官网推荐使用 docker 安装并部署 Serving 环境。首先需要拉取 docker 环境并创建基于 Serving 的 docker。

# 启动GPU docker
docker pull paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel
nvidia-docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda10.2-cudnn7-devel bash
nvidia-docker exec -it test bash

# 启动CPU docker
docker pull paddlepaddle/serving:0.7.0-devel
docker run -p 9292:9292 --name test -dit paddlepaddle/serving:0.7.0-devel bash
docker exec -it test bash

进入 docker 后，需要安装 Serving 相关的 python 包。

python3.7 -m pip install paddle-serving-client==0.7.0
python3.7 -m pip install paddle-serving-app==0.7.0
python3.7 -m pip install faiss-cpu==1.7.1post2

#若为CPU部署环境:
python3.7 -m pip install paddle-serving-server==0.7.0 # CPU
python3.7 -m pip install paddlepaddle==2.2.0          # CPU

#若为GPU部署环境
python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post102 # GPU with CUDA10.2 + TensorRT6
python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0     # GPU with CUDA10.2

#其他GPU环境需要确认环境再选择执行哪一条
python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post101 # GPU with CUDA10.1 + TensorRT6
python3.7 -m pip install paddle-serving-server-gpu==0.7.0.post112 # GPU with CUDA11.2 + TensorRT8

如果安装速度太慢，可以通过 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 更换源，加速安装过程。
其他环境配置安装请参考：使用Docker安装Paddle Serving

3. 图像分类服务部署

下面以经典的 ResNet50_vd 模型为例，介绍如何部署图像分类服务。

3.1 模型转换

使用 PaddleServing 做服务化部署时，需要将保存的 inference 模型转换为 Serving 模型。

进入工作目录：
```
cd deploy/paddleserving
```

下载并解压 ResNet50_vd 的 inference 模型：

# 下载 ResNet50_vd inference 模型
wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar
# 解压 ResNet50_vd inference 模型
tar xf ResNet50_vd_infer.tar

用 paddle_serving_client 命令把下载的 inference 模型转换成易于 Server 部署的模型格式：

# 转换 ResNet50_vd 模型
python3.7 -m paddle_serving_client.convert \
--dirname ./ResNet50_vd_infer/ \
--model_filename inference.pdmodel  \
--params_filename inference.pdiparams \
--serving_server ./ResNet50_vd_serving/ \
--serving_client ./ResNet50_vd_client/

上述命令中参数具体含义如下表所示

参数	类型	默认值	描述
`dirname`	str	-	需要转换的模型文件存储路径，Program结构文件和参数文件均保存在此目录。
`model_filename`	str	None	存储需要转换的模型Inference Program结构的文件名称。如果设置为None，则使用 `__model__` 作为默认的文件名
`params_filename`	str	None	存储需要转换的模型所有参数的文件名称。当且仅当所有模型参数被保>存在一个单独的二进制文件中，它才需要被指定。如果模型参数是存储在各自分离的文件中，设置它的值为None
`serving_server`	str	`"serving_server"`	转换后的模型文件和配置文件的存储路径。默认值为serving_server
`serving_client`	str	`"serving_client"`	转换后的客户端配置文件存储路径。默认值为serving_client

ResNet50_vd 推理模型转换完成后，会在当前文件夹多出 ResNet50_vd_serving 和 ResNet50_vd_client 的文件夹，具备如下结构：

├── ResNet50_vd_serving/
│   ├── inference.pdiparams
│   ├── inference.pdmodel
│   ├── serving_server_conf.prototxt
│   └── serving_server_conf.stream.prototxt
│
└── ResNet50_vd_client/
    ├── serving_client_conf.prototxt
    └── serving_client_conf.stream.prototxt

Serving 为了兼容不同模型的部署，提供了输入输出重命名的功能。让不同的模型在推理部署时，只需要修改配置文件的 alias_name 即可，无需修改代码即可完成推理部署。因此在转换完毕后需要分别修改 ResNet50_vd_serving 下的文件 serving_server_conf.prototxt 和 ResNet50_vd_client 下的文件 serving_client_conf.prototxt，将 fetch_var 中 alias_name: 后的字段改为 prediction，修改后的 serving_server_conf.prototxt 和 serving_client_conf.prototxt 如下所示:
```
feed_var {
  name: "inputs"
  alias_name: "inputs"
  is_lod_tensor: false
  feed_type: 1
  shape: 3
  shape: 224
  shape: 224
}
fetch_var {
  name: "save_infer_model/scale_0.tmp_1"
  alias_name: "prediction"
  is_lod_tensor: false
  fetch_type: 1
  shape: 1000
}
```

3.2 服务部署和请求

paddleserving 目录包含了启动 pipeline 服务、C++ serving服务和发送预测请求的代码，主要包括：

__init__.py
classification_web_service.py # 启动pipeline服务端的脚本
config.yml                    # 启动pipeline服务的配置文件
pipeline_http_client.py       # http方式发送pipeline预测请求的脚本
pipeline_rpc_client.py        # rpc方式发送pipeline预测请求的脚本
paddle2onnx.md                     # 分类模型服务化部署文档
run_cpp_serving.sh            # 启动C++ Serving部署的脚本
test_cpp_serving_client.py    # rpc方式发送C++ serving预测请求的脚本

3.2.1 Python Serving

启动服务：

# 启动服务，运行日志保存在 log.txt
python3.7 classification_web_service.py &>log.txt &

发送请求：

# 发送服务请求
python3.7 pipeline_http_client.py

成功运行后，模型预测的结果会打印在客户端中，如下所示：

{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['label', 'prob'], 'value': ["['daisy']", '[0.9341402053833008]'], 'tensors': []}

关闭服务如果服务程序在前台运行，可以按下Ctrl+C来终止服务端程序；如果在后台运行，可以使用kill命令关闭相关进程，也可以在启动服务程序的路径下执行以下命令来终止服务端程序：
```
python3.7 -m paddle_serving_server.serve stop
```
执行完毕后出现Process stopped信息表示成功关闭服务。

3.2.2 C++ Serving

与Python Serving不同，C++ Serving客户端调用 C++ OP来预测，因此在启动服务之前，需要编译并安装 serving server包，并设置 SERVING_BIN。

编译并安装Serving server包
```
# 进入工作目录
cd PaddleClas/deploy/paddleserving
# 一键编译安装Serving server、设置 SERVING_BIN
source ./build_server.sh python3.7
```
注：build_server.sh所设定的路径可能需要根据实际机器上的环境如CUDA、python版本等作一定修改，然后再编译；如果执行build_server.sh过程中遇到非网络原因的报错，则可以手动将脚本中的命令逐条复制到终端执行。
修改客户端文件 ResNet50_vd_client/serving_client_conf.prototxt ，将 feed_type: 后的字段改为20，将第一个 shape: 后的字段改为1并删掉其余的 shape 字段。
```
feed_var {
  name: "inputs"
  alias_name: "inputs"
  is_lod_tensor: false
  feed_type: 20
  shape: 1
}
```
修改 test_cpp_serving_client 的部分代码
1. 修改 load_client_config 处的代码，将 load_client_config 后的路径改为 ResNet50_vd_client/serving_client_conf.prototxt 。
2. 修改 feed={"inputs": image} 处的代码，将 inputs 改为与 ResNet50_vd_client/serving_client_conf.prototxt 中 feed_var 字段下面的 name 一致。由于部分模型client文件中的 name 为 x 而不是 inputs ，因此使用这些模型进行C++ Serving部署时需要注意这一点。

启动服务：

# 启动服务， 服务在后台运行，运行日志保存在 nohup.txt
# CPU部署
bash run_cpp_serving.sh
# GPU部署并指定0号卡
bash run_cpp_serving.sh 0

发送请求：

# 发送服务请求
python3.7 test_cpp_serving_client.py

成功运行后，模型预测的结果会打印在客户端中，如下所示：

prediction: daisy, probability: 0.9341399073600769

关闭服务：如果服务程序在前台运行，可以按下Ctrl+C来终止服务端程序；如果在后台运行，可以使用kill命令关闭相关进程，也可以在启动服务程序的路径下执行以下命令来终止服务端程序：
```
python3.7 -m paddle_serving_server.serve stop
```
执行完毕后出现Process stopped信息表示成功关闭服务。

4.FAQ

Q1：发送请求后没有结果返回或者提示输出解码报错

A1：启动服务和发送请求时不要设置代理，可以在启动服务前和发送请求前关闭代理，关闭代理的命令是：

unset https_proxy
unset http_proxy

Q2：启动服务后没有任何反应

A2：可以检查config.yml中model_config对应的路径是否存在，文件夹命名是否正确

更多的服务部署类型，如 RPC 预测服务 等，可以参考 Serving 的github 官网

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目录

1. 简介

2. Serving 安装

3. 图像分类服务部署

3.1 模型转换

3.2 服务部署和请求

3.2.1 Python Serving

3.2.2 C++ Serving

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1. 简介

2. Serving 安装

3. 图像分类服务部署

3.1 模型转换

3.2 服务部署和请求

3.2.1 Python Serving

3.2.2 C++ Serving

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