演示用torchserve进行pytorch模型部署
步骤分为四步：
- 使用docker环境
- 导出模型
- 定义handler
- 保存模型
本文使用训练好的ResNet34 进行图像分类的服务
1 .使用docker安装torchserve
pull项目docker环境是复现demo最好的方法之一！！！
docker pull pytorch/torchserve:latest
2. 导出模型
torchserve需要提供一个.mar文件，简而言之，该文件只是把你的模型和所有依赖打包在一起，要进行打包，首先需要导出经过训练的模型。
??有三种方法可以导出torchserve的模型，其中最好用的方法是trace模型并存储结果，这样就不需要向torchserve添加任何额外的文件。
for example： 导出resnet34
顺序如下：
- 加载模型
- 创建一个dummy输入
- 使用torch.jit.trace来trace模型的输入
- 保存模型
2.1 创建.mar文件
前提：需要安装 torch-mode-archiver
git clone https://github.com/pytorch/serve.git
cd serve/model-archiver
pip install .
然后通过下面命令来创建.mar文件
torch-model-archiver --model-name resnet34 \--version 1.0 \--serialized-file resnet34.pt \--extra-files ./index_to_name.json,./MyHandler.py \--handler my_handler.py \--export-path model-store -f
变量–model-name定义了模型的最终名称。这是非常重要的，因为它将是endpoint的名称空间，负责进行预测。你还可以指定一个–version。–serialized-file指向我们之前创建的存储的 .pt模型。–handler 是一个python文件，我们在其中调用我们的自定义handler。一般来说，是这样的：
??它暴露了一个handle函数，我们从该函数调用自定义handler中的方法。你可以使用默认名称来使用默认handler(例如，–handler image_classifier)。
??在–extra-files中，你需要将路径传递给你的handlers正在使用的所有文件。在本例中，我们必须向.json文件中添加路径。使用所有人类可读标签名称，并在MyHandler.py 中定义每个类别。
??如果你传递一个index_to_name.json文件，它将自动加载到handler ，并通过self.mapping访问。
??--export-path就是 .mar存放的地方，我还添加了-f来覆盖原有的文件。
??如果一切顺利的话，你可以看到resnet34.mar存放在./model-store路径中。
3.Handlers
官方文档：https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/custom_service.md
处理程序负责使用模型对一个或多个HTTP请求进行预测。
3.1 默认 handlers
Torchserve支持以下默认 handlers
- image_classifier
- object_detector
- text_classifier
- image_segmenter
但是请记住，它们都不支持batching请求！
3.2 自定义handlers
torchserve提供了一个丰富的接口，可以做几乎你想做的任何事情，跟所有推理框架一样，都是需要实现三个类
- preprocess
- inference
- postprocess
你可以创建你自己的类或者子类BaseHandler。子类化BaseHandler 的主要优点是可以在self.model上访问加载的模型。下面的代码片段展示了如何子类化BaseHandler。
这里我们演示将ResNet34分类任务，思路流程：
- 从每个请求中获取图像并对其进行预处理
- 从模型中得到推理结果
- 后处理回传结果
预处理
.preprocess函数接受请求数组。假设我们正在向服务器发送一个图像，可以从请求的data或body字段访问序列化的图像。因此，我们可以遍历所有请求并单独预处理每个图像。完整的代码如下所示。
self.transform是我们的预处理变换，没什么花哨的。对于在ImageNet上训练的模型来说，这是一个经典的预处理步骤。
推理
这一步很简单，我们从 .preprocess得到张量。然后对每幅图像提取预测结果。
后处理
现在我们有了对每个图像的预测，我们需要向客户返回一些内容。Torchserve总是返回一个数组。BaseHandler也会自动打开一个.json 文件带有index -> label的映射(稍后我们将看到如何提供这样的文件)，并将其存储self.mapping中。我们可以为每个预测返回一个字典数组，其中包含label和index 的类别。
总体代码
所有东西打包一起，handler是这样：
用模型来进行服务
运行安装torchserve docker容器
docker run --rm -it \-p 3000:8080 -p 3001:8081 \-v $(pwd)/model-store:/home/model-server/model-store pytorch/torchserve:0.1-cpu \torchserve --start --model-store model-store --models resnet34=resnet34.mar
我将容器端口8080和8081分别绑定到3000和3001(8080/8081已经在我的机器中使用)。然后，我从./model-store 创建一个volume。最后，我通过padding model-store并通过key-value列表的方式指定模型的名称来调用torchserve。
??这里，torchserve有一个endpoint /predictions/resnet34，我们可以通过发送图像来预测。这可以使用curl来实现。
curl -X POST http://127.0.0.1:3000/predictions/resnet34 -T inputs/kitten.jpg
- 结果：
{
"label": "tiger_cat",
"index": 282
}
总结：
- 使用docker安装torchserve
- 默认以及自定义handlers
- 模型打包生成
- 使用docker提供模型服务
