TensorFlow Serving¶

当我们将模型训练完毕后，往往需要将模型在生产环境中部署。最常见的方式，是在服务器上提供一个API，即客户机向服务器的某个API发送特定格式的请求，服务器收到请求数据后通过模型进行计算，并返回结果。如果仅仅是做一个Demo，不考虑高并发和性能问题，其实配合 Flask 等Python下的Web框架就能非常轻松地实现服务器API。不过，如果是在真的实际生产环境中部署，这样的方式就显得力不从心了。这时，TensorFlow为我们提供了TensorFlow Serving这一组件，能够帮助我们在实际生产环境中灵活且高性能地部署机器学习模型。

TensorFlow Serving安装¶

TensorFlow Serving可以使用apt-get或Docker安装。在生产环境中，推荐使用Docker部署TensorFlow Serving 。不过此处出于教学目的，介绍依赖环境较少的 apt-get安装。

警告

软件的安装方法往往具有时效性，本节的更新日期为2019年8月。若遇到问题，建议参考 TensorFlow网站上的最新安装说明进行操作。

首先设置安装源：

# 添加Google的TensorFlow Serving源
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list
# 添加gpg key
curl https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | sudo apt-key add -

更新源后，即可使用apt-get安装TensorFlow Serving

sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorflow-model-server

提示

在运行curl和apt-get命令时，可能需要设置代理。

curl设置代理的方式为 -x 选项或设置 http_proxy 环境变量，即

export http_proxy=http://代理服务器IP:端口

或

curl -x http://代理服务器IP:端口 URL

apt-get设置代理的方式为 -o 选项，即

sudo apt-get -o Acquire::http::proxy="http://代理服务器IP:端口" ...

Windows 10下，可以在 Linux子系统（WSL）内使用相同的方式安装TensorFlow Serving。

TensorFlow Serving模型部署¶

TensorFlow Serving可以直接读取SavedModel格式的模型进行部署（导出模型到SavedModel文件的方法见前文）。使用以下命令即可：

tensorflow_model_server \
    --rest_api_port=端口号（如8501） \
    --model_name=模型名 \
    --model_base_path="SavedModel格式模型的文件夹绝对地址（不含版本号）"

注解

TensorFlow Serving支持热更新模型，其典型的模型文件夹结构如下：

/saved_model_files
    /1      # 版本号为1的模型文件
        /assets
        /variables
        saved_model.pb
    ...
    /N      # 版本号为N的模型文件
        /assets
        /variables
        saved_model.pb

上面1~N的子文件夹代表不同版本号的模型。当指定 --model_base_path 时，只需要指定根目录的 绝对地址 （不是相对地址）即可。例如，如果上述文件夹结构存放在 home/snowkylin 文件夹内，则 --model_base_path 应当设置为 home/snowkylin/saved_model_files （不附带模型版本号）。TensorFlow Serving会自动选择版本号最大的模型进行载入。

Keras Sequential模式模型的部署¶

由于Sequential模式的输入和输出都很固定，因此这种类型的模型很容易部署，无需其他额外操作。例如，要将前文使用SavedModel导出的MNIST手写体识别模型（使用Keras Sequential模式建立）以 MLP 的模型名在 8501 端口进行部署，可以直接使用以下命令：

tensorflow_model_server \
    --rest_api_port=8501 \
    --model_name=MLP \
    --model_base_path="/home/.../.../saved"  # 文件夹绝对地址根据自身情况填写，无需加入版本号

然后就可以按照后文的介绍，使用gRPC或者RESTful API在客户端调用模型了。

自定义Keras模型的部署¶

使用继承 tf.keras.Model 类建立的自定义Keras模型的自由度相对更高。因此当使用TensorFlow Serving部署模型时，对导出的SavedModel文件也有更多的要求：

需要导出到SavedModel格式的方法（比如 call ）不仅需要使用 @tf.function 修饰，还要在修饰时指定 input_signature 参数，以显式说明输入的形状。该参数传入一个由 tf.TensorSpec 组成的列表，指定每个输入张量的形状和类型。例如，对于MNIST手写体数字识别，我们的输入是一个 [None, 28, 28, 1] 的四维张量（ None 表示第一维即Batch Size的大小不固定），此时我们可以将模型的 call 方法做以下修饰：

class MLP(tf.keras.Model):
    ...

    @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None, 28, 28, 1], tf.float32)])
    def call(self, inputs):
        ...

在将模型使用 tf.saved_model.save 导出时，需要通过 signature 参数提供待导出的函数的签名（Signature）。简单说来，由于自定义的模型类里可能有多个方法都需要导出，因此，需要告诉TensorFlow Serving每个方法在被客户端调用时分别叫做什么名字。例如，如果我们希望客户端在调用模型时使用 call 这一签名来调用 model.call 方法时，我们可以在导出时传入 signature 参数，以 dict 的键值对形式告知导出的方法对应的签名，代码如下：

model = MLP()
...
tf.saved_model.save(model, "saved_with_signature/1", signatures={"call": model.call})

以上两步均完成后，即可使用以下命令部署：

tensorflow_model_server \
    --rest_api_port=8501 \
    --model_name=MLP \
    --model_base_path="/home/.../.../saved_with_signature"  # 修改为自己模型的绝对地址

在客户端调用以TensorFlow Serving部署的模型¶

TensorFlow Serving支持以gRPC和RESTful API调用以TensorFlow Serving部署的模型。本手册主要介绍较为通用的RESTful API方法。

RESTful API以标准的HTTP POST方法进行交互，请求和回复均为JSON对象。为了调用服务器端的模型，我们在客户端向服务器发送以下格式的请求：

服务器URI： http://服务器地址:端口号/v1/models/模型名:predict

请求内容：

{
    "signature_name": "需要调用的函数签名（Sequential模式不需要）",
    "instances": 输入数据
}

回复为：

{
    "predictions": 返回值
}

Python客户端示例¶

以下示例使用 Python的Requests库（你可能需要使用 pip install requests 安装该库）向本机的TensorFlow Serving服务器发送MNIST测试集的前10幅图像并返回预测结果，同时与测试集的真实标签进行比较。

import json
import numpy as np
import requests
from zh.model.utils import MNISTLoader


data_loader = MNISTLoader()
data = json.dumps({
    "instances": data_loader.test_data[0:3].tolist()
    })
headers = {"content-type": "application/json"}
json_response = requests.post(
    'http://localhost:8501/v1/models/MLP:predict',
    data=data, headers=headers)
predictions = np.array(json.loads(json_response.text)['predictions'])
print(np.argmax(predictions, axis=-1))
print(data_loader.test_label[0:10])

输出：

[7 2 1 0 4 1 4 9 6 9]
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9]

可见预测结果与真实标签值非常接近。

对于自定义的Keras模型，在发送的数据中加入 signature_name 键值即可，即将上面代码的 data 建立过程改为

data = json.dumps({
    "signature_name": "call",
    "instances": data_loader.test_data[0:10].tolist()
    })

Node.js客户端示例（Ziyang）¶

以下示例使用 Node.js 将下图转换为28*28的灰度图，发送给本机的TensorFlow Serving服务器，并输出返回的预测值和概率。（其中使用了图像处理库jimp 和 HTTP库superagent ，可使用 npm install jimp 和 npm install superagent 安装）

test_pic_tag_5.png ：一个由作者手写的数字5。（运行下面的代码时可下载该图片并放在与代码同一目录下）¶

const Jimp = require('jimp')
const superagent = require('superagent')

const url = 'http://localhost:8501/v1/models/MLP:predict'

const getPixelGrey = (pic, x, y) => {
  const pointColor = pic.getPixelColor(x, y)
  const { r, g, b } = Jimp.intToRGBA(pointColor)
  const gray =  +(r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114).toFixed(0)
  return [ gray / 255 ]
}

const getPicGreyArray = async (fileName) => {
  const pic = await Jimp.read(fileName)
  const resizedPic = pic.resize(28, 28)
  const greyArray = []
  for ( let i = 0; i< 28; i ++ ) {
    let line = []
    for (let j = 0; j < 28; j ++) {
      line.push(getPixelGrey(resizedPic, j, i))
    }
    console.log(line.map(_ => _ > 0.3 ? ' ' : '1').join(' '))
    greyArray.push(line)
  }
  return greyArray
}

const evaluatePic = async (fileName) => {
  const arr = await getPicGreyArray(fileName)
  const result = await superagent.post(url)
    .send({
      instances: [arr]
    })
  result.body.predictions.map(res => {
    const sortedRes = res.map((_, i) => [_, i])
    .sort((a, b) => b[0] - a[0])
    console.log(`我们猜这个数字是${sortedRes[0][1]}，概率是${sortedRes[0][0]}`)
  })
}

evaluatePic('test_pic_tag_5.png')

运行结果为：

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1               1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1                 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1       1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1       1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1     1                 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1                         1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1         1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1     1 1 1 1 1 1 1 1 1
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
我们猜这个数字是5，概率是0.846008837

可见输出结果符合预期。

注解

如果你不熟悉HTTP POST，可以参考这里。事实上，当你在用浏览器填写表单（比方说性格测试）并点击“提交”按钮，然后获得返回结果（比如说“你的性格是ISTJ”）时，就很有可能是在向服务器发送一个HTTP POST请求并获得了服务器的回复。

RESTful API是一个流行的API设计理论，可以参考这里获得简要介绍。

关于TensorFlow Serving的RESTful API的完整使用方式可参考文档。