模型导出与部署TF Serving 与 Web开启服务

Posted 2021-09-07 ZSYL

TF Serving 与 Web开启服务

• 1. TensorFlow Serving
• • 1.1 安装Tensorflow Serving
• 2. TensorFlow Serving Docker
• 3. 案例操作：commodity模型服务运行

• 应用TensorFlow Serving完成模型服务运行

1. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving是一种灵活的高性能服务系统，适用于机器学习模型，专为生产环境而设计。

TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。

TensorFlow Serving提供与TensorFlow模型的开箱即用集成，但可以轻松扩展以提供其他类型的模型和数据。

1.1 安装Tensorflow Serving

安装过程详细参考官网

https://www.tensorflow.org/serving/setup

• 使用Docker安装进行，首先你的电脑当中已经安装过docker容器
  • 下载桌面版本：https://www.docker.com/products/docker-desktop

2. TensorFlow Serving Docker

1. 获取最新TF Serving docker镜像

   docker pull tensorflow/serving
   

2. 查看docker镜像

   docker images
   

3. 运行tf serving（即创建一个docker容器来运行）

   docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/home/ubuntu/detectedmodel/commodity,target=/models/commodity -e MODEL_NAME=commodity -t tensorflow/serving
   

   说明：

   • -p 8501:8501 为端口映射，-p 主机端口:docker容器程序(tf serving)使用端口，访问主机8501端口就相当于访问了tf serving程序的8501端口
   • tf serving 使用8501端口对外提供HTTP服务，使用8500对外提供gRPC服务，这里同时开放了两个端口的使用
   • --mount type=bind,source=/home/ubuntu/detectedmodel/commodity,target=/models/commodity 为文件映射，将主机(source)的模型文件映射到docker容器程序（target)的位置，以便tf serving使用模型，target参数为/models/我的模型
   • -e MODEL_NAME=commodity设置了一个环境变量，名为MODEL_NAME，此变量被tf serving读取，用来按名字寻找模型，与上面target参数中我的模型对应
   • -t 为tf serving创建一个伪终端，供程序运行
   • tensorflow/serving为镜像名

3. 案例操作：commodity模型服务运行

• 1、运行命令

docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/Users/huxinghui/workspace/ml/detection/ssd_detection/ssd/serving_model/commodity,target=/models/commodity -e MODEL_NAME=commodity -t tensorflow/serving

• 2、查看是否运行

it:~$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                COMMAND                  CREATED              STATUS              PORTS                              NAMES
ed3a36a07ba8        tensorflow/serving   "/usr/bin/tf_serving…"   About a minute ago   Up About a minute   0.0.0.0:8500-8501->8500-8501/tcp   vigorous_goodall