Windows：PaddleClas基于Hub Serving的服务部署（二）

本文为PaddleClas全流程文档第二篇，介绍基于PaddleHub Serving部署其服务功能。涵盖准备环境、下载推理模型、安装服务模块、启动服务（命令行和配置文件两种方式）、发送预测请求及自定义修改服务模块等步骤，还说明了相关参数和结果格式。

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再PaddleClas第一篇的基础上，来实现PaddleClas的服务功能

PaddleClas全流程文档 第二篇，主要展示如何部署PaddleClas的Hub Serving服务，服务化部署。上一篇（配置使用PaddleClas），下一篇（部署三DLL调用/EXE）

基于PaddleHub Serving的服务部署

hubserving服务部署配置服务包clas下包含3个必选文件，目录如下：

deploy/hubserving/clas/
  └─  __init__.py    空文件，必选
  └─  config.json    配置文件，可选，使用配置启动服务时作为参数传入
  └─  module.py      主模块，必选，包含服务的完整逻辑
  └─  params.py      参数文件，必选，包含模型路径、前后处理参数等参数

快速启动服务

打开anaconda，激活paddle环境（已在环境搭建中建立）

1. 准备环境

# 安装paddlehub2.0版本
pip3 install paddlehub==2.0.0b1 --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 下载推理模型

安装服务模块前，需要准备推理模型并放到正确路径，默认模型路径为：

分类推理模型结构文件：./inference/cls_infer.pdmodel
分类推理模型权重文件：./inference/cls_infer.pdiparams

模型路径可在deploy/hubserving/clas/params.py中查看和修改。

• 可以使用基于ImageNet-1k数据集的预训练模型，模型列表及下载地址详见模型库概览
• 也可以替换成自己训练转换好的模型。
• 这里我替换成了之前训练的模型

3. 安装服务模块

• 进入PaddleClas目录 安装示例如下：

# 进入目录cd /d E:\PaddleClas-release-2.0# 安装服务模块：  hub install deploy\hubserving\clas\

• 如果出现 拒绝访问 错误，可以重新使用管理员身份打开Anaconda，再依次操作即可

4. 启动服务

方式1. 命令行命令启动（仅支持CPU）

启动命令：

$ hub serving start --modules Module1==Version1 \
                    --port XXXX \
                    --use_multiprocess \
                    --workers \

参数：

如按默认参数启动服务：  hub serving start -m clas_system

这样就完成了一个服务化API的部署，使用默认端口号8866。

方式2. 配置文件启动（支持CPU、GPU）

启动命令：
hub serving start -c config.json

其中config.json在目录deploy/hubserving/clas/内，格式如下：

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{    "modules_info": {        "clas_system": {            "init_args": {                "version": "1.0.0",                "use_gpu": true,                "enable_mkldnn": false
            },            "predict_args": {
            }
        }
    },    "port": 8866,    "use_multiprocess": false,    "workers": 2}

• init_args中的可配参数与module.py中的_initialize函数接口一致。其中，
  • 当use_gpu为true时，表示使用GPU启动服务。
  • 当enable_mkldnn为true时，表示使用MKL-DNN加速。
• predict_args中的可配参数与module.py中的predict函数接口一致。

注意:

• 使用配置文件启动服务时，其他参数会被忽略。
• 如果使用GPU预测(即，use_gpu置为true)，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，如：set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，否则不用设置。
• use_gpu不可与use_multiprocess同时为true。
• use_gpu与enable_mkldnn同时为true时，将忽略enable_mkldnn，而使用GPU。

如，使用GPU 0号卡启动串联服务(Windows 下不支持多卡一般使用0号卡，如果有问题可以尝试禁用其他显卡只保留一张使用)：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
hub serving start -c deploy/hubserving/clas/config.json

• 启动服务后窗口最好不要关闭，因为不用的时候可以再窗口随时取消，放在后台容易忘记，浪费gpu资源

发送预测请求

配置好服务端，可使用以下命令发送预测请求，获取预测结果:

python tools/test_hubserving.py server_url image_path

需要给脚本传递2个参数：

• server_url：服务地址，格式为
  http://[ip_address]:[port]/predict/[module_name]
• image_path：测试图像路径，可以是单张图片路径，也可以是图像集合目录路径
• top_k：[可选] 返回前 top_k 个 score ，默认为 1。

访问示例：

python tools/test_hubserving.py http://127.0.0.1:8866/predict/clas_system ./dataset/cat_12/cat_12_train/0aSixIFj9X73z41LMDUQ6ZykwnBA5YJW.jpg

• 打开新命令窗口，输入以上指令：

返回结果格式说明

返回结果为列表（list），包含top-k个分类结果，以及对应的得分，还有此图片预测耗时，具体如下：

list: 返回结果└─ list: 第一张图片结果
   └─ list: 前k个分类结果，依score递减排序
   └─ list: 前k个分类结果对应的score，依score递减排序
   └─ float: 该图分类耗时，单位秒

说明： 如果需要增加、删除、修改返回字段，可在相应模块的module.py文件中进行修改，完整流程参考下一节自定义修改服务模块。

自定义修改服务模块

如果需要修改服务逻辑，你一般需要操作以下步骤：

• 1、 停止服务
  hub serving stop --port/-p XXXX

• 2、 到相应的module.py和params.py等文件中根据实际需求修改代码。
  例如，例如需要替换部署服务所用模型，则需要到params.py中修改模型路径参数cfg.model_file和cfg.params_file。

  修改并安装（hub install deploy/hubserving/clas/）完成后，在进行部署前，可通过python deploy/hubserving/clas/test.py测试已安装服务模块。

• 3、 卸载旧服务包
  hub uninstall clas_system

• 4、 安装修改后的新服务包
  hub install deploy/hubserving/clas/

• 5、重新启动服务
  hub serving start -m clas_system

以上就是Windows：PaddleClas基于Hub Serving的服务部署（二）的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！