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如何使用 TensorFlow Serving 在 Python 中部署模型?

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部署机器学习模型对于使 AI 应用程序发挥作用起着至关重要的作用，为了在生产环境中有效地为模型提供服务，TensorFlow Serving 提供了可靠的解决方案。当模型经过训练并准备好部署时，有效地为其提供服务以处理实时请求至关重要。TensorFlow Serving 是一个强大的工具，有助于在生产环境中顺利部署机器学习模型。

在本文中，我们将深入研究使用 TensorFlow Serving 在 Python 中部署模型所涉及的步骤。

什么是模型部署?

模型部署涉及使经过训练的机器学习模型可用于实时预测。这意味着将模型从开发环境转移到生产系统，以便它可以有效地处理传入的请求。 TensorFlow Serving 是专为部署机器学习模型而设计的专用高性能系统。

设置 TensorFlow Serving

首先，我们需要在系统上安装 TensorFlow Serving。按照以下步骤设置 TensorFlow Serving −

步骤 1:安装 TensorFlow Serving

首先使用包管理器 pip 安装 TensorFlow Serving。打开命令提示符或终端并输入以下命令 - 

pip install tensorflow-serving-api

第 2 步:启动 TensorFlow Serving 服务器

安装完成后，通过运行以下命令启动 TensorFlow Serving 服务器 - 

tensorflow_model_server --rest_api_port=8501 --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/model/directory

将 `/path/to/model/directory` 替换为您训练模型的存储路径。

准备部署模型

在部署模型之前，需要将其保存为以下格式: TensorFlow Serving 可以理解。按照以下步骤准备部署模型 -

以 SavedModel 格式保存模型

在 Python 脚本中，使用以下代码以 SavedModel 格式保存训练好的模型 -

import tensorflow as tf

# 假设 `model` 是您训练过的 TensorFlow 模型
tf.saved_model.save(model, '/path/to/model/directory')

定义模型签名

模型签名提供有关模型输入和输出张量的信息。使用 `tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def` 函数定义模型签名。以下是示例 -

inputs = {'input': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.input)}
outputs = {'output': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.output)}

signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
   inputs=inputs,
   outputs=outputs,
   method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)

保存带有签名的模型

要保存带有签名的模型，请使用以下代码 −

builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('/path/to/model/directory')
builder.add_meta_graph_and_variables(
   sess=tf.keras.backend.get_session(),
   tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
   signature_def_map={
      tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature
   }
)
builder.save

()

使用 TensorFlow Serving 为模型提供服务

现在我们的模型已经准备好了，是时候使用 TensorFlow Serving 为它提供服务了。请按照以下步骤操作 -

与 TensorFlow Serving 建立连接

在 Python 脚本中，使用 gRPC 协议与 TensorFlow Serving 建立连接。这是一个例子 - 

from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc

channel = grpc.insecure_channel('localhost:8501')
stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)

创建请求

要进行预测，请创建请求 protobuf 消息并指定模型名称和签名名称。这是一个例子 −

request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'my_model'
request.model_spec.signature_name = tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY
request.inputs['input'].CopyFrom(tf.contrib.util.make_tensor_proto(data, shape=data.shape))

将 `data` 替换为您要进行预测的输入数据。

发送请求并获取响应

将请求发送到 TensorFlow Serving 并检索响应。这是一个例子 - 

response = stub.Predict(request, timeout_seconds)
output = tf.contrib.util.make_ndarray(response.outputs['output'])

`timeout_seconds` 参数指定等待响应的最长时间。

测试已部署的模型

为确保已部署的模型正常运行，必须使用示例输入对其进行测试。以下是测试已部署模型的方法 -

准备示例数据

创建一组与模型预期输入格式相匹配的示例输入数据。

向已部署模型发送请求

创建请求并将其发送到已部署模型。

request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'my_model'
request.model_spec.signature_name = tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY
request.inputs['input'].CopyFrom(tf.contrib.util.make_tensor_proto(data, shape=data.shape))

评估输出

将部署模型的输出与预期输出进行比较。此步骤可确保模型做出准确的预测。

扩展和监控部署

随着预测需求的增加，扩展部署以处理大量传入请求至关重要。此外，监控部署有助于跟踪部署模型的性能和运行状况。考虑实施以下扩展和监控策略 -

扩展

  • 使用多个 TensorFlow Serving 实例进行负载平衡。

  • 使用 Docker 和 Kubernetes 等平台进行容器化。

监控

  • 收集请求延迟、错误率和吞吐量等指标。

  • 设置关键事件的警报和通知。

示例

以下是程序示例，展示了如何使用 TensorFlow 服务部署模型 -

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载训练好的模型
model = keras.models.load_model("/path/to/your/trained/model")

# 将模型转换为 TensorFlow SavedModel 格式
export_path = "/path/to/exported/model"
tf.saved_model.save(model, export_path)

# 启动 TensorFlow 服务服务器
import os
os.system("tensorflow_model_server --port=8501 --model_name=your_model --model_base_path={}".format(export_path))

在上面的例子中，您需要将"/path/to/your/trained/model"替换为您训练模型的实际路径。该模型将使用 Keras 的 load_model() 函数加载。

接下来，将模型转换为 TensorFlow SavedModel 格式并保存在指定的 export_path 中。

然后使用 os.system() 函数启动 TensorFlow Serving 服务器，该函数执行 tensorflow_model_server 命令。此命令指定服务器端口、模型名称(your_model)以及导出模型所在的基本路径。

请确保您已安装 TensorFlow Serving，并将文件路径替换为适合您系统的值。

所需输出

服务器成功启动后，即可提供预测服务。您可以使用其他程序或 API 向服务器发送预测请求，服务器将根据加载的模型以预测输出进行响应。

结论

总之，在生产环境中部署机器学习模型以利用其预测能力非常重要。在本文中，我们探讨了使用 TensorFlow Serving 在 Python 中部署模型的过程。我们讨论了 TensorFlow Serving 的安装、准备模型进行部署、提供模型以及测试其性能。通过遵循这些步骤，我们可以成功部署 TensorFlow 模型并进行精确的实时预测。

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