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)