Pytorch基础教程之torchserve模型部署解析

目录

• note
• 一、torchserve和archiver模块
• 二、Speech2Text Wav2Vec2模型部署
• 2.1 准备模型和自定义handler
• 2.2 打包模型和启动模型api服务
• 2.3 相关参数记录

note

• torch-model-archiver打包模型；利用torchserve加载前面打包的模型，并以grpc和http等接口往外提供推理服务
  • 自定义handler类时initialize()、preprocess()、postprocess()和handle()这四个方法都是可选的
• 启动模型的api服务、curl命令发送http post请求，请求模型服务API；流程和TensorFlow serving流程大同小异
• torchserve是基于netty网络框架实现的，底层使用EpollServerSocketChannel服务进行网络通信，通过epoll多路复用技术实现高并发网络连接处理。

一、torchserve和archiver模块

• 模型部署需要用到两个模块
• torchserve用来模型部署
• torch-model-archiver打包模型

pip:
– torch-workflow-archiver
– torch-model-archiver
– torchserve

二、Speech2Text Wav2Vec2模型部署

2.1 准备模型和自定义handler

• Wav2Vec2语音转文本的模型。这里我们为了简化流程从huggingface下载对应的模型，进行本地化利用torchserve部署
• hander将原始data进行转为模型输入所需的格式；nlp中很多任务可以直接用torchtext的text_classifier。

# 1. 导入huggingface模型
from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor
import os
modelname = \”facebook/wav2vec2-base-960h\”
model = AutoModelForCTC.from_pretrained(modelname)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(modelname)
modelpath = \”model\”
os.makedirs(modelpath, exist_ok=True)
model.save_pretrained(modelpath)
processor.save_pretrained(modelpath)
# 2. 自定义handler
import torch
import torchaudio
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCTC
import io
class Wav2VecHandler(object):
def __init__(self):
self._context = None
self.initialized = False
self.model = None
self.processor = None
self.device = None
# Sampling rate for Wav2Vec model must be 16k
self.expected_sampling_rate = 16_000
def initialize(self, context):
\”\”\”Initialize properties and load model\”\”\”
self._context = context
self.initialized = True
properties = context.system_properties
# See https://pytorch.org/serve/custom_service.html#handling-model-execution-on-multiple-gpus
self.device = torch.device(\”cuda:\” + str(properties.get(\”gpu_id\”)) if torch.cuda.is_available() else \”cpu\”)
model_dir = properties.get(\”model_dir\”)
self.processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_dir)
self.model = AutoModelForCTC.from_pretrained(model_dir)
def handle(self, data, context):
\”\”\”Transform input to tensor, resample, run model and return transcribed text.\”\”\”
input = data[0].get(\”data\”)
if input is None:
input = data[0].get(\”body\”)
# torchaudio.load accepts file like object, here `input` is bytes
model_input, sample_rate = torchaudio.load(io.BytesIO(input), format=\”WAV\”)
# Ensure sampling rate is the same as the trained model
if sample_rate != self.expected_sampling_rate:
model_input = torchaudio.functional.resample(model_input, sample_rate, self.expected_sampling_rate)
model_input = self.processor(model_input, sampling_rate = self.expected_sampling_rate, return_tensors=\”pt\”).input_values[0]
logits = self.model(model_input)[0]
pred_ids = torch.argmax(logits, axis=-1)[0]
output = self.processor.decode(pred_ids)
return [output]

在自定义 Handler 中，需要实现以下方法：

• initialize: 用于初始化模型，加载权重等操作。
• preprocess: 用于将原始输入数据转换为 PyTorch 张量。
• inference: 用于执行模型推理。
• postprocess: 用于将模型输出转换为 API 输出格式。

2.2 打包模型和启动模型api服务

• 可以直接在linux环境的terminal进行如下相关操作（打包模型、启动模型的api服务、curl命令发送http post请求，请求模型服务API）
• curl命令发送http post请求，请求模型服务API，如果遇到报错java.lang.NoSuchMethodError: java.nio.file.Files.readString(Ljava/nio/file/Path;)Ljava/lang/String;则应该是JRE没有安装或者需要升级：sudo apt install default-jre即可。
• curl那坨后正常会返回I HAD THAT CURIOSITY BESIDE ME AT THIS MOMENT%，测试数据是一段简单的sample.wav语音文件
• Waveform Audio File Format（WAVE，又或者是因为WAV后缀而被大众所知的），它采用RIFF（Resource Interchange File Format）文件格式结构。通常用来保存PCM格式的原始音频数据，所以通常被称为无损音频

# 打包部署模型文件, 把model部署到torchserve
torch-model-archiver –model-name Wav2Vec2 –version 1.0 –serialized-file model/pytorch_model.bin –handler ./handler.py –extra-files \”model/config.json,model/special_tokens_map.json,model/tokenizer_config.json,model/vocab.json,model/preprocessor_config.json\” -f
mv Wav2Vec2.mar model_store
# 启动model服务, 加载前面打包的model, 并以grpc和http接口向外提供推理服务
torchserve –start –model-store model_store –models Wav2Vec2=Wav2Vec2.mar –ncs
# Once the server is running, let\’s try it with:
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/predictions/Wav2Vec2 –data-binary \’@./sample.wav\’ -H \”Content-Type: audio/basic\”
# 暂停torchserve serving
torchserve –stop

2.3 相关参数记录

torch-model-archiver：用来打包模型

• model-name: 设定部署的模型名称
• version: 设定部署的模型版本
• model-file: 定义模型结构的python文件
• serialized-file: 设定训练模型保存的pth文件
• export-path: 设定打包好的模型保存路径
• extra-files: 设定额外的文件，如label跟id映射的定义文件等，用于一并打包到模型压缩包中
• handler: 为一个处理器，用来指定模型推理预测前后的数据的处理问题；如 nlp模型中的文本分词和转换为id的步骤；以及分类问题中，模型预测结果映射为具体的label等数据处理功能

torch-model-archiver：用来打包模型
usage: torch-model-archiver [-h] –model-name MODEL_NAME
[–serialized-file SERIALIZED_FILE]
[–model-file MODEL_FILE] –handler HANDLER
[–extra-files EXTRA_FILES]
[–runtime {python,python2,python3}]
[–export-path EXPORT_PATH]
[–archive-format {tgz,no-archive,default}] [-f]
-v VERSION [-r REQUIREMENTS_FILE]

torchserve：该组件用来加载前面打包的模型，并以grpc和http等接口往外提供推理服务

• start 和 stop: 即推理服务的启动和停止；
• model-store: 打包模型存储的路径；
• models: 设定模型名称和模型文件名，如：MODEL_NAME=MODEL_PATH2 格式；
• no-config-snapshots: 即 –ncs，用来设置防止服务器存储配置快照文件；

Reference

[1] https://github.com/pytorch/serve

[2] Torch Model archiver for TorchServe

[3] https://github.com/pytorch/serve/tree/master/examples/speech2text_wav2vec2

[4] https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/wav2vec2

[5] https://github.com/pytorch/serve/tree/master/model-archiver

[6] pytorch 模型部署.nlper

[7] cURL – 学习/实践

[8] Serving PyTorch Models Using TorchServe(by using transformer model for example)

[9] 四种常见的 POST 提交数据方式

[10] TorchServe 详解：5 步将模型部署到生产环境

[11] PyTorch最新工具torchserve用于0.部署模型

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