模型部署

一、模型部署的定義與目的

模型部署是指將大模型運行在專屬的計算資源上，使模型在獨立的運行環(huán)境中高效、可靠地運行，并為業(yè)務應用提供推理服務。其目標是將機器學習模型應用于實際業(yè)務中，使最終用戶或系統(tǒng)能夠利用模型的輸出，從而發(fā)揮其作用。

二、模型部署的步驟

1. 導出模型：將訓練好的模型導出為可部署的格式。
2. 部署模型：將導出的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，通常是以一個服務或一個庫的形式。
3. 測試模型：在生產(chǎn)環(huán)境中對模型進行測試，以確保其能夠正常工作，并且輸出結(jié)果符合預期。
4. 監(jiān)控模型：在生產(chǎn)環(huán)境中對模型進行監(jiān)控，以便及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。

三、模型部署的方式

模型的部署方式多種多樣，可以根據(jù)具體的應用場景和需求而定。以下是一些常見的模型部署方式：

1. 云端部署：將模型部署到云端服務器上，通過API接口提供服務，實現(xiàn)遠程調(diào)用。這種方式可以實現(xiàn)大規(guī)模的分布式計算和存儲，同時提供高可用性和可擴展性。在云端部署中，需要考慮數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護，以及模型的并發(fā)處理能力。
2. 嵌入式設備部署：將模型部署到嵌入式設備中，如智能手機、智能音箱、智能家居等。這種方式可以實現(xiàn)本地化的智能化應用，具有實時性、低延遲的優(yōu)點。在嵌入式設備部署中，需要考慮設備的計算能力、存儲空間等限制，以及模型的輕量化設計。
3. 邊緣計算部署：將模型部署到邊緣設備上，如路由器、攝像頭等。這種方式可以實現(xiàn)本地數(shù)據(jù)的實時處理和智能化分析，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本。在邊緣計算部署中，需要考慮設備的計算能力和數(shù)據(jù)處理能力，以及模型的實時性要求。
4. 移動端部署：將模型部署到移動端設備上，如智能手機、平板電腦等。這種方式可以實現(xiàn)移動設備的智能化應用，提高用戶體驗。在移動端部署中，需要考慮設備的功耗和性能限制，以及模型的輕量化設計。
5. FPGA和GPU部署：FPGA（Field-Programmable Gate Array）部署是將深度學習模型部署到FPGA芯片上，實現(xiàn)高效的硬件加速，提高模型的運行速度和效率。GPU（Graphics Processing Unit）部署是將深度學習模型部署到GPU上，利用GPU的并行計算能力，提高模型的運行速度和效率。這兩種方式適用于對計算性能要求較高的場景，如實時圖像處理、視頻分析等。

四、Flask框架

• 優(yōu)點：

  1. 輕量級：Flask是一個輕量級的框架，代碼量少，靈活性高，適合快速開發(fā)小型應用程序。
  2. 簡單易學：Flask的設計理念簡潔明了，入門相對容易，對于初學者來說非常友好?？蓴U展性強：Flask提供了豐富的擴展庫，開發(fā)者可以根據(jù)需求選擇合適的擴展來擴展功能。
  3. 社區(qū)支持良好：Flask有一個龐大的社區(qū)，提供了豐富的資源和支持。

• 缺點：

  1. 功能相對較少：相比于一些大型框架如Django，Flask的功能相對較少，需要依賴擴展庫來實現(xiàn)一些功能。
  2. 安全性考慮：由于Flask的輕量級特性，安全性方面的考慮需要開發(fā)者自行關(guān)注。
  3. 不適合大型應用：由于Flask的輕量級特性，它可能不適合開發(fā)大型復雜的應用程序。

五、實現(xiàn)模型部署

1. 搭建服務端

1.1 初始化Flask app

"""-----初始化Flask app-----"""
app = flask.Flask(__name__) # 創(chuàng)建一個Flask應用程序?qū)嵗?/span>
model = None
use_gpu = False

1.2 加載模型

本片使用自帶的殘差網(wǎng)絡模型，將網(wǎng)絡模型輸出轉(zhuǎn)化為自己要求的輸出類別數(shù)量：

def load_model():global model# 加載resnet18網(wǎng)絡model = models.resnet18()num_ftrs = model.fc.in_featuresmodel.fc = nn.Sequential(nn.Linear(num_ftrs,102))checkpoint = torch.load('best.pth')model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])model.eval()# 是否使用gpuif use_gpu:model.cuda()

1.3 數(shù)據(jù)預處理

將圖像轉(zhuǎn)換為模型輸入所需的格式：

def prepare_image(image,target_size):if image.mode !='RGB':image = image.convert('RGB')image = transforms.Resize(target_size)(image)image = transforms.ToTensor()(image)image = transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])(image)image = image[None]if use_gpu:image = image.cuda()return torch.tensor(image)

1.4 構(gòu)建裝飾器

@app.route是一個裝飾器，用于將特定的URL路徑綁定到一個視圖函數(shù)上。當Web服務器接收到與該URL路徑匹配且方法也匹配的HTTP請求時，就會調(diào)用相應的視圖函數(shù)來處理該請求。

@app.route("/predict",methods = ["POST"])
def predict():# 做一個標志，剛開始無圖像傳入時為false，傳入圖像時為truedata = {"success":False}if flask.request.method == 'POST':if flask.request.files.get("image"):image = flask.request.files["image"].read()image = Image.open(io.BytesIO(image))image = prepare_image(image,target_size=(224,224))preds = F.softmax(model(image),dim=1)results = torch.topk(preds.cpu().data,k=3,dim=1)results = (results[0].cpu().numpy(),results[1].cpu().numpy())data['predictions'] = list()for prob,label in zip(results[0][0],results[1][0]):r = {"label":str(label),"probability":float(prob)}data['predictions'].append(r)data["success"] = Truereturn flask.jsonify(data)

1.5 完整代碼

import io
import flask
import torch
import jsonify
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from torch import nn
from torchvision import transforms,models,datasets"""-----初始化Flask app-----"""
app = flask.Flask(__name__) # 創(chuàng)建一個Flask應用程序?qū)嵗?/span>model = None
use_gpu = False"""-----加載模型進來-----"""
def load_model():global model# 加載resnet18網(wǎng)絡model = models.resnet18()num_ftrs = model.fc.in_featuresmodel.fc = nn.Sequential(nn.Linear(num_ftrs,102))checkpoint = torch.load('best.pth')model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])model.eval()# 是否使用gpuif use_gpu:model.cuda()"""-----數(shù)據(jù)預處理-----"""
def prepare_image(image,target_size):if image.mode !='RGB':image = image.convert('RGB')image = transforms.Resize(target_size)(image)image = transforms.ToTensor()(image)image = transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])(image)image = image[None]if use_gpu:image = image.cuda()return torch.tensor(image)# @app.route是一個裝飾器，用于將特定的URL路徑綁定到一個視圖函數(shù)上。
# 當Web服務器接收到與該URL路徑匹配且方法也匹配的HTTP請求時，就會調(diào)用相應的視圖函數(shù)來處理該請求。
@app.route("/predict",methods = ["POST"])
def predict():# 做一個標志，剛開始無圖像傳入時為false，傳入圖像時為truedata = {"success":False}if flask.request.method == 'POST':if flask.request.files.get("image"):image = flask.request.files["image"].read()image = Image.open(io.BytesIO(image))image = prepare_image(image,target_size=(224,224))preds = F.softmax(model(image),dim=1)results = torch.topk(preds.cpu().data,k=3,dim=1)results = (results[0].cpu().numpy(),results[1].cpu().numpy())data['predictions'] = list()for prob,label in zip(results[0][0],results[1][0]):r = {"label":str(label),"probability":float(prob)}data['predictions'].append(r)data["success"] = Truereturn flask.jsonify(data)if __name__ == '__main__':print("Loading PyTorch model and Flask starting server...")print("Please wait until server has fully started")load_model() #加載模型# 再開啟服務app.run(port='5012') # 端口

2. 搭建客戶端

2.1 服務端網(wǎng)址

用于連接服務端：

-- 127.0.0.1:表示本地地址
-- 5012：表示端口

flask_url = 'http://127.0.0.1:5012/predict'

2.2 發(fā)送請求

def predict_result(image_path):image = open(image_path,'rb').read()payload = {'image':image}r = requests.post(flask_url,files=payload).json()# 向服務端發(fā)送一個POST請求，并嘗試將返回的JSON響應解析為一個Python字典if r['success']:for (i,result) in enumerate(r['predictions']):print('{}.預測類別為{}:的概率{}'.format(i+1,result['label'],result['probability']))else:print('Reqquest failed')

2.3 完整代碼

import requests
flask_url = 'http://127.0.0.1:5012/predict'def predict_result(image_path):image = open(image_path,'rb').read()payload = {'image':image}r = requests.post(flask_url,files=payload).json()# 向服務端發(fā)送一個POST請求，并嘗試將返回的JSON響應解析為一個Python字典if r['success']:for (i,result) in enumerate(r['predictions']):print('{}.預測類別為{}:的概率{}'.format(i+1,result['label'],result['probability']))else:print('Reqquest failed')if __name__ == '__main__':predict_result('./train/6/image_07162.jpg')

六、運行使用

先行運行服務端，使得服務端打開，然后再運行客戶端就可以連接上服務端，并使用服務端函數(shù)進行操作。

總結(jié)

本篇介紹了，如何進行模型部署，將客戶端與服務端連接在一起，使客戶可以借用服務端來操作。