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English | 简体中文

基于PaddleHub Serving的服务部署

hubserving服务部署配置服务包clas下包含3个必选文件，目录如下：

deploy/hubserving/clas/
  └─  __init__.py    空文件，必选
  └─  config.json    配置文件，可选，使用配置启动服务时作为参数传入
  └─  module.py      主模块，必选，包含服务的完整逻辑
  └─  params.py      参数文件，必选，包含模型路径、前后处理参数等参数

快速启动服务

1. 准备环境

# 安装paddlehub,请安装2.0版本
pip3 install paddlehub==2.0.0b1 --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 下载推理模型

安装服务模块前，需要准备推理模型并放到正确路径，默认模型路径为：

分类推理模型结构文件：./inference/cls_infer.pdmodel
分类推理模型权重文件：./inference/cls_infer.pdiparams

模型路径可在params.py中查看和修改。 我们也提供了大量基于ImageNet-1k数据集的预训练模型，模型列表及下载地址详见模型库概览，也可以替换成自己训练转换好的模型。

3. 安装服务模块

针对Linux环境和Windows环境，安装命令如下。

  • 在Linux环境下，安装示例如下：
# 安装服务模块：  
hub install deploy/hubserving/clas/
  • 在Windows环境下(文件夹的分隔符为\)，安装示例如下：
# 安装服务模块：  
hub install deploy\hubserving\clas\

4. 启动服务

方式1. 命令行命令启动（仅支持CPU）

启动命令：

$ hub serving start --modules Module1==Version1 \
                    --port XXXX \
                    --use_multiprocess \
                    --workers \

参数：

参数 用途
--modules/-m [必选] PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出
当不指定Version时，默认选择最新版本
--port/-p [可选] 服务端口，默认为8866
--use_multiprocess [可选] 是否启用并发方式，默认为单进程方式，推荐多核CPU机器使用此方式
Windows操作系统只支持单进程方式
--workers [可选] 在并发方式下指定的并发任务数，默认为2*cpu_count-1，其中cpu_count为CPU核数

如按默认参数启动服务： hub serving start -m clas_system

这样就完成了一个服务化API的部署，使用默认端口号8866。

方式2. 配置文件启动（支持CPU、GPU）

启动命令：
hub serving start -c config.json

其中，config.json格式如下：

{
    "modules_info": {
        "clas_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true,
                "enable_mkldnn": false
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8866,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 2
}
  • init_args中的可配参数与module.py中的_initialize函数接口一致。其中，
    • 当use_gpu为true时，表示使用GPU启动服务。
    • 当enable_mkldnn为true时，表示使用MKL-DNN加速。
  • predict_args中的可配参数与module.py中的predict函数接口一致。

注意:

  • 使用配置文件启动服务时，其他参数会被忽略。
  • 如果使用GPU预测(即，use_gpu置为true)，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，如：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，否则不用设置。
  • use_gpu不可与use_multiprocess同时为true。
  • use_gpu与enable_mkldnn同时为true时，将忽略enable_mkldnn，而使用GPU。

如，使用GPU 3号卡启动串联服务：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3
hub serving start -c deploy/hubserving/clas/config.json

发送预测请求

配置好服务端，可使用以下命令发送预测请求，获取预测结果:

python tools/test_hubserving.py server_url image_path

需要给脚本传递2个参数：

  • server_url：服务地址，格式为
    http://[ip_address]:[port]/predict/[module_name]
  • image_path：测试图像路径，可以是单张图片路径，也可以是图像集合目录路径
  • top_k：[可选] 返回前 top_k 个 score ，默认为 1。

访问示例：
python tools/test_hubserving.py http://127.0.0.1:8866/predict/clas_system ./deploy/hubserving/ILSVRC2012_val_00006666.JPEG 5

返回结果格式说明

返回结果为列表（list），包含top-k个分类结果，以及对应的得分，还有此图片预测耗时，具体如下：

list: 返回结果
└─ list: 第一张图片结果
   └─ list: 前k个分类结果，依score递减排序
   └─ list: 前k个分类结果对应的score，依score递减排序
   └─ float: 该图分类耗时，单位秒

说明： 如果需要增加、删除、修改返回字段，可在相应模块的module.py文件中进行修改，完整流程参考下一节自定义修改服务模块。

自定义修改服务模块

如果需要修改服务逻辑，你一般需要操作以下步骤：

  • 1、 停止服务
    hub serving stop --port/-p XXXX

  • 2、 到相应的module.py和params.py等文件中根据实际需求修改代码。
    例如，例如需要替换部署服务所用模型，则需要到params.py中修改模型路径参数cfg.model_file和cfg.params_file。

    修改并安装（hub install deploy/hubserving/clas/）完成后，在进行部署前，可通过python deploy/hubserving/clas/test.py测试已安装服务模块。

  • 3、 卸载旧服务包
    hub uninstall clas_system

  • 4、 安装修改后的新服务包
    hub install deploy/hubserving/clas/

  • 5、重新启动服务
    hub serving start -m clas_system