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基于MindSpore部署推理服务

基于MindSpore部署推理服务

概述

MindSpore Serving是一个轻量级、高性能的服务模块，旨在帮助MindSpore开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。当用户使用MindSpore完成模型训练后，导出MindSpore模型，即可使用MindSpore Serving创建该模型的推理服务。当前Serving仅支持Ascend 910。

启动Serving服务

通过pip安装MindSpore后，Serving可执行程序位于/{your python path}/lib/python3.7/site-packages/mindspore/ms_serving 。启动Serving服务命令如下

ms_serving [--help] [--model_path <MODEL_PATH>] [--model_name <MODEL_NAME>]
                  [--port <PORT>] [--device_id <DEVICE_ID>]

参数含义如下

参数名	属性	功能描述	参数类型	默认值	取值范围
`--help`	可选	显示启动命令的帮助信息。	-	-	-
`--model_path=<MODEL_PATH>`	必选	指定待加载模型的存放路径。	String	空	-
`--model_name=<MODEL_NAME>`	必选	指定待加载模型的文件名。	String	空	-
`--port=<PORT>`	可选	指定Serving对外的端口号。	Integer	5500	1~65535
`--device_id=<DEVICE_ID>`	可选	指定使用的设备号	Integer	0	0~7

执行启动命令前，需将/{your python path}/lib:/{your python path}/lib/python3.7/site-packages/mindspore/lib对应的路径加入到环境变量LD_LIBRARY_PATH中。

应用示例

下面以一个简单的网络为例，演示MindSpore Serving如何使用。

导出模型

使用add_model.py，构造一个只有Add算子的网络，并导出MindSpore推理部署模型。

python add_model.py

执行脚本，生成tensor_add.mindir文件，该模型的输入为两个shape为[2,2]的二维Tensor，输出结果是两个输入Tensor之和。

启动Serving推理服务

ms_serving --model_path={model directory} --model_name=tensor_add.mindir

当服务端打印日志MS Serving Listening on 0.0.0.0:5500时，表示Serving服务已加载推理模型完毕。

客户端示例

Python客户端示例

获取ms_client.py，启动Python客户端。

python ms_client.py

显示如下返回值说明Serving服务已正确执行Add网络的推理。

ms client received:
[[2. 2.]
 [2. 2.]]

C++客户端示例

获取客户端示例执行程序

首先需要下载MindSpore源码。有两种方式编译并获取客户端示例程序：
- 从源码编译MindSpore时候，将会编译产生Serving C++客户端示例程序，可在build/mindspore/serving/example/cpp_client目录下找到ms_client可执行程序。
- 独立编译：
  
  需要先预装gRPC。
  
  然后，在MindSpore源码路径中执行如下命令，编译一个客户端示例程序。
```
cd mindspore/serving/example/cpp_client
mkdir build && cd build
cmake -D GRPC_PATH={grpc_install_dir} ..
make
```
  其中{grpc_install_dir}为gRPC安装时的路径，请替换为实际gRPC安装路径。
启动客户端

执行ms_client，向Serving服务发送推理请求：
```
./ms_client --target=localhost:5500
```
显示如下返回值说明Serving服务已正确执行Add网络的推理。
```
Compute [[1, 2], [3, 4]] + [[1, 2], [3, 4]]
Add result is 2 4 6 8
client received: RPC OK
```

客户端代码主要包含以下几个部分：

基于MSService::Stub实现Client，并创建Client实例。

class MSClient {
 public:
  explicit MSClient(std::shared_ptr<Channel> channel) :  stub_(MSService::NewStub(channel)) {}
 private:
  std::unique_ptr<MSService::Stub> stub_;
};MSClient client(grpc::CreateChannel(target_str, grpc::InsecureChannelCredentials()));

MSClient client(grpc::CreateChannel(target_str, grpc::InsecureChannelCredentials()));

根据网络的实际输入构造请求的入参Request、出参Reply和gRPC的客户端Context。

PredictRequest request;
PredictReply reply;
ClientContext context;

//construct tensor
Tensor data;

//set shape
TensorShape shape;
shape.add_dims(4);
*data.mutable_tensor_shape() = shape;

//set type
data.set_tensor_type(ms_serving::MS_FLOAT32);
std::vector<float> input_data{1, 2, 3, 4};

//set datas
data.set_data(input_data.data(), input_data.size());

//add tensor to request
*request.add_data() = data;
*request.add_data() = data;

调用gRPC接口和已经启动的Serving服务通信，并取回返回值。
```
Status status = stub_->Predict(&context, request, &reply);
```

完整代码参考ms_client。

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