(简体中文|English)
本文主要介绍C++ Serving以及Python Pipeline的各项配置:
- 模型配置文件: 转换模型时自动生成，描述模型输入输出信息
- C++ Serving: 用于高性能场景，介绍了快速启动以及自定义配置方法
- Python Pipeline: 用于单算子多模型组合场景
在开始介绍Server配置之前，先来介绍一下模型配置文件。我们在将模型转换为PaddleServing模型时，会生成对应的serving_client_conf.prototxt以及serving_server_conf.prototxt，两者内容一致，为模型输入输出的参数信息，方便用户拼装参数。该配置文件用于Server以及Client，并不需要用户自行修改。转换方法参考文档《怎样保存用于Paddle Serving的模型》。protobuf格式可参考core/configure/proto/general_model_config.proto。
样例如下：
feed_var {
name: "x"
alias_name: "x"
is_lod_tensor: false
feed_type: 1
shape: 13
}
fetch_var {
name: "concat_1.tmp_0"
alias_name: "concat_1.tmp_0"
is_lod_tensor: false
fetch_type: 1
shape: 3
shape: 640
shape: 640
}
其中
- feed_var：模型输入
- fetch_var：模型输出
- name：名称
- alias_name：别名，与名称对应
- is_lod_tensor：是否为lod，具体可参考《Lod字段说明》
- feed_type：数据类型
| feed_type | 类型 |
|---|---|
| 0 | INT64 |
| 1 | FLOAT32 |
| 2 | INT32 |
| 3 | FP64 |
| 4 | INT16 |
| 5 | FP16 |
| 6 | BF16 |
| 7 | UINT8 |
| 8 | INT8 |
| 20 | STRING |
- shape：数据维度
可以通过配置模型及端口号快速启动服务，启动命令如下：
python3 -m paddle_serving_server.serve --model serving_model --port 9393该命令会自动生成配置文件，并使用生成的配置文件启动C++ Serving。例如上述启动命令会自动生成workdir_9393目录，其结构如下
workdir_9393
├── general_infer_0
│ ├── fluid_time_file
│ ├── general_model.prototxt
│ └── model_toolkit.prototxt
├── infer_service.prototxt
├── resource.prototxt
└── workflow.prototxt
更多启动参数详见下表：
| Argument | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
thread |
int | 2 |
Number of brpc service thread |
runtime_thread_num |
int[] | 0 |
Thread Number for each model in asynchronous mode |
batch_infer_size |
int[] | 32 |
Batch Number for each model in asynchronous mode |
gpu_ids |
str[] | "-1" |
Gpu card id for each model |
port |
int | 9292 |
Exposed port of current service to users |
model |
str[] | "" |
Path of paddle model directory to be served |
mem_optim_off |
- | - | Disable memory / graphic memory optimization |
ir_optim |
bool | False | Enable analysis and optimization of calculation graph |
use_mkl (Only for cpu version) |
- | - | Run inference with MKL. Need open with ir_optim. |
use_trt (Only for trt version) |
- | - | Run inference with TensorRT. Need open with ir_optim. |
use_lite (Only for Intel x86 CPU or ARM CPU) |
- | - | Run PaddleLite inference. Need open with ir_optim. |
use_xpu |
- | - | Run PaddleLite inference with Baidu Kunlun XPU. Need open with ir_optim. |
precision |
str | FP32 | Precision Mode, support FP32, FP16, INT8 |
use_calib |
bool | False | Use TRT int8 calibration |
gpu_multi_stream |
bool | False | EnableGpuMultiStream to get larger QPS |
use_ascend_cl |
bool | False | Enable for ascend910; Use with use_lite for ascend310 |
request_cache_size |
int | 0 |
Bytes size of request cache. By default, the cache is disabled |
python3 -m paddle_serving_server.serve --model serving_model --thread 10 --port 9292 --gpu_ids 0,1,2python3 -m paddle_serving_server.serve --model serving_model_1 serving_model_2 --thread 10 --port 9292python3 -m paddle_serving_server.serve stopstop参数发送SIGINT至C++ Serving，若改成kill则发送SIGKILL信号至C++ Serving
一般情况下，自动生成的配置可以应对大部分场景。对于特殊场景，用户也可自行定义配置文件。这些配置文件包括service.prototxt、workflow.prototxt、resource.prototxt、model_toolkit.prototxt、proj.conf。启动命令如下:
/bin/serving --flagfile=proj.confproj.conf用于传入服务参数，并指定了其他相关配置文件的路径。如果重复传入参数，则以最后序参数值为准。
# for paddle inference
--precision=fp32
--use_calib=False
--reload_interval_s=10
# for brpc
--max_concurrency=0
--num_threads=10
--bthread_concurrency=10
--max_body_size=536870912
# default path
--inferservice_path=conf
--inferservice_file=infer_service.prototxt
--resource_path=conf
--resource_file=resource.prototxt
--workflow_path=conf
--workflow_file=workflow.prototxt
各项参数的描述及默认值详见下表：
| name | Default | Description |
|---|---|---|
| precision | "fp32" | Precision Mode, support FP32, FP16, INT8 |
| use_calib | False | Only for deployment with TensorRT |
| reload_interval_s | 10 | Reload interval |
| max_concurrency | 0 | Limit of request processing in parallel, 0: unlimited |
| num_threads | 10 | Number of brpc service thread |
| bthread_concurrency | 10 | Number of bthread |
| max_body_size | 536870912 | Max size of brpc message |
| inferservice_path | "conf" | Path of inferservice conf |
| inferservice_file | "infer_service.prototxt" | Filename of inferservice conf |
| resource_path | "conf" | Path of resource conf |
| resource_file | "resource.prototxt" | Filename of resource conf |
| workflow_path | "conf" | Path of workflow conf |
| workflow_file | "workflow.prototxt" | Filename of workflow conf |
service.prototxt用于配置Paddle Serving实例挂载的service列表。通过--inferservice_path和--inferservice_file指定加载路径。protobuf格式可参考core/configure/server_configure.protobuf的InferServiceConf。示例如下：
port: 8010
services {
name: "GeneralModelService"
workflows: "workflow1"
}
其中：
- port: 用于配置Serving实例监听的端口号。
- services: 使用默认配置即可，不可修改。name指定service名称，workflow1的具体定义在workflow.prototxt
workflow.prototxt用来描述具体的workflow。通过--workflow_path和--workflow_file指定加载路径。protobuf格式可参考configure/server_configure.protobuf的Workflow类型。
如下示例，workflow由3个OP构成，GeneralReaderOp用于读取数据，GeneralInferOp依赖于GeneralReaderOp并进行预测，GeneralResponseOp将预测结果返回：
workflows {
name: "workflow1"
workflow_type: "Sequence"
nodes {
name: "general_reader_0"
type: "GeneralReaderOp"
}
nodes {
name: "general_infer_0"
type: "GeneralInferOp"
dependencies {
name: "general_reader_0"
mode: "RO"
}
}
nodes {
name: "general_response_0"
type: "GeneralResponseOp"
dependencies {
name: "general_infer_0"
mode: "RO"
}
}
}
其中：
- name: workflow名称，用于从service.prototxt索引到具体的workflow
- workflow_type: 只支持"Sequence"
- nodes: 用于串联成workflow的所有节点，可配置多个nodes。nodes间通过配置dependencies串联起来
- node.name: 与node.type一一对应，具体可参考
python/paddle_serving_server/dag.py - node.type: 当前node所执行OP的类名称，与serving/op/下每个具体的OP类的名称对应
- node.dependencies: 依赖的上游node列表
- node.dependencies.name: 与workflow内节点的name保持一致
- node.dependencies.mode: RO-Read Only, RW-Read Write
resource.prototxt，用于指定模型配置文件。通过--resource_path和--resource_file指定加载路径。它的protobuf格式参考core/configure/proto/server_configure.proto的ResourceConf。示例如下：
model_toolkit_path: "conf"
model_toolkit_file: "general_infer_0/model_toolkit.prototxt"
general_model_path: "conf"
general_model_file: "general_infer_0/general_model.prototxt"
其中：
- model_toolkit_path:用来指定model_toolkit.prototxt所在的目录
- model_toolkit_file: 用来指定model_toolkit.prototxt所在的文件名
- general_model_path: 用来指定general_model.prototxt所在的目录
- general_model_file: 用来指定general_model.prototxt所在的文件名
用来配置模型信息和预测引擎。它的protobuf格式参考core/configure/proto/server_configure.proto的ModelToolkitConf。model_toolkit.protobuf的磁盘路径不能通过命令行参数覆盖。示例如下：
engines {
name: "general_infer_0"
type: "PADDLE_INFER"
reloadable_meta: "uci_housing_model/fluid_time_file"
reloadable_type: "timestamp_ne"
model_dir: "uci_housing_model"
gpu_ids: -1
enable_memory_optimization: true
enable_ir_optimization: false
use_trt: false
use_lite: false
use_xpu: false
use_gpu: false
combined_model: false
gpu_multi_stream: false
use_ascend_cl: false
runtime_thread_num: 0
batch_infer_size: 32
enable_overrun: false
allow_split_request: true
}
其中
- name: 引擎名称，与workflow.prototxt中的node.name以及所在目录名称对应
- type: 预测引擎的类型。当前只支持”PADDLE_INFER“
- reloadable_meta: 目前实际内容无意义，用来通过对该文件的mtime判断是否超过reload时间阈值
- reloadable_type: 检查reload条件：timestamp_ne/timestamp_gt/md5sum/revision/none
| reloadable_type | 含义 |
|---|---|
| timestamp_ne | reloadable_meta所指定文件的mtime时间戳发生变化 |
| timestamp_gt | reloadable_meta所指定文件的mtime时间戳大于等于上次检查时记录的mtime时间戳 |
| md5sum | 目前无用，配置后永远不reload |
| revision | 目前无用，配置后用于不reload |
- model_dir: 模型文件路径
- gpu_ids: 引擎运行时使用的GPU device id，支持指定多个，如：
# 指定GPU0，1，2
gpu_ids: 0
gpu_ids: 1
gpu_ids: 2
- enable_memory_optimization: 是否开启memory优化
- enable_ir_optimization: 是否开启ir优化
- use_trt: 是否开启TensorRT，需同时开启use_gpu
- use_lite: 是否开启PaddleLite
- use_xpu: 是否使用昆仑XPU
- use_gpu:是否使用GPU
- combined_model: 是否使用组合模型文件
- gpu_multi_stream: 是否开启gpu多流模式
- use_ascend_cl: 是否使用昇腾,单独开启适配昇腾910，同时开启lite适配310
- runtime_thread_num: 若大于0， 则启用Async异步模式，并创建对应数量的predictor实例。
- batch_infer_size: Async异步模式下的最大batch数
- enable_overrun: Async异步模式下总是将整个任务放入任务队列
- allow_split_request: Async异步模式下允许拆分任务
general_model.prototxt内容与模型配置serving_server_conf.prototxt相同，用了描述模型输入输出参数信息。示例如下：
feed_var {
name: "x"
alias_name: "x"
is_lod_tensor: false
feed_type: 1
shape: 13
}
fetch_var {
name: "fc_0.tmp_1"
alias_name: "price"
is_lod_tensor: false
fetch_type: 1
shape: 1
}
Python Pipeline启动命令如下：
python3 web_service.py当您想要关闭Serving服务时（在Pipeline启动目录下或环境变量SERVING_HOME路径下，执行以下命令）：
python3 -m paddle_serving_server.serve stopstop参数发送SIGINT至Pipeline Serving，若改成kill则发送SIGKILL信号至Pipeline Serving
Python Pipeline提供了用户友好的多模型组合服务编程框架，适用于多模型组合应用的场景。 其配置文件为YAML格式，一般默认为config.yaml。示例如下：
#rpc端口, rpc_port和http_port不允许同时为空。当rpc_port为空且http_port不为空时，会自动将rpc_port设置为http_port+1
rpc_port: 18090
#http端口, rpc_port和http_port不允许同时为空。当rpc_port可用且http_port为空时，不自动生成http_port
http_port: 9999
#worker_num, 最大并发数。当build_dag_each_worker=True时, 框架会创建worker_num个进程，每个进程内构建grpcSever和DAG
##当build_dag_each_worker=False时，框架会设置主线程grpc线程池的max_workers=worker_num
worker_num: 20
#build_dag_each_worker, False，框架在进程内创建一条DAG；True，框架会每个进程内创建多个独立的DAG
build_dag_each_worker: false
dag:
#op资源类型, True, 为线程模型；False，为进程模型
is_thread_op: False
#重试次数
retry: 1
#使用性能分析, True，生成Timeline性能数据，对性能有一定影响；False为不使用
use_profile: false
tracer:
interval_s: 10
op:
det:
#并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发
concurrency: 6
#当op配置没有server_endpoints时，从local_service_conf读取本地服务配置
local_service_conf:
#client类型，包括brpc, grpc和local_predictor.local_predictor不启动Serving服务，进程内预测
client_type: local_predictor
#det模型路径
model_config: ocr_det_model
#Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准
fetch_list: ["concat_1.tmp_0"]
# device_type, 0=cpu, 1=gpu, 2=tensorRT, 3=arm cpu, 4=kunlun xpu, 5=arm ascend310, 6=arm ascend910
device_type: 0
#计算硬件ID，当devices为""或不写时为CPU预测；当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测，表示使用的GPU卡
devices: ""
#use_mkldnn, 开启mkldnn时，必须同时设置ir_optim=True，否则无效
#use_mkldnn: True
#ir_optim, 开启TensorRT时，必须同时设置ir_optim=True，否则无效
ir_optim: True
#CPU 计算线程数，在CPU场景开启会降低单次请求响应时长
#thread_num: 10
#precsion, 预测精度，降低预测精度可提升预测速度
#GPU 支持: "fp32"(default), "fp16", "int8"；
#CPU 支持: "fp32"(default), "fp16", "bf16"(mkldnn); 不支持: "int8"
precision: "fp32"
rec:
#并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发
concurrency: 3
#超时时间, 单位ms
timeout: -1
#Serving交互重试次数，默认不重试
retry: 1
#当op配置没有server_endpoints时，从local_service_conf读取本地服务配置
local_service_conf:
#client类型，包括brpc, grpc和local_predictor。local_predictor不启动Serving服务，进程内预测
client_type: local_predictor
#rec模型路径
model_config: ocr_rec_model
#Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准
fetch_list: ["ctc_greedy_decoder_0.tmp_0", "softmax_0.tmp_0"]
# device_type, 0=cpu, 1=gpu, 2=tensorRT, 3=arm cpu, 4=kunlun xpu, 5=arm ascend310, 6=arm ascend910
device_type: 0
#计算硬件ID，当devices为""或不写时为CPU预测；当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测，表示使用的GPU卡
devices: ""
#use_mkldnn, 开启mkldnn时，必须同时设置ir_optim=True，否则无效
#use_mkldnn: True
#ir_optim, 开启TensorRT时，必须同时设置ir_optim=True，否则无效
ir_optim: True
#CPU 计算线程数，在CPU场景开启会降低单次请求响应时长
#thread_num: 10
#precsion, 预测精度，降低预测精度可提升预测速度
#GPU 支持: "fp32"(default), "fp16", "int8"；
#CPU 支持: "fp32"(default), "fp16", "bf16"(mkldnn); 不支持: "int8"
precision: "fp32"单机多卡推理，M个OP进程与N个GPU卡绑定，需要在config.ymal中配置3个参数。首先选择进程模式，这样并发数即进程数，然后配置devices。绑定方法是进程启动时遍历GPU卡ID，例如启动7个OP进程，设置了0，1，2三个device id，那么第1、4、7个启动的进程与0卡绑定，第2、5进程与1卡绑定，3、6进程与卡2绑定。
#op资源类型, True, 为线程模型；False，为进程模型
is_thread_op: False
#并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发
concurrency: 7
devices: "0,1,2"Python Pipeline除了支持CPU、GPU之外，还支持多种异构硬件部署。在config.yaml中由device_type和devices控制。优先使用device_type指定，当其空缺时根据devices自动判断类型。device_type描述如下：
- CPU(Intel) : 0
- GPU : 1
- TensorRT : 2
- CPU(Arm) : 3
- XPU : 4
- Ascend310(Arm) : 5
- Ascend910(Arm) : 6
config.yml中硬件配置：
#计算硬件类型: 空缺时由devices决定(CPU/GPU)，0=cpu, 1=gpu, 2=tensorRT, 3=arm cpu, 4=kunlun xpu, 5=arm ascend310, 6=arm ascend910
device_type: 0
#计算硬件ID，优先由device_type决定硬件类型。devices为""或空缺时为CPU预测；当为"0", "0,1,2"时为GPU预测，表示使用的GPU卡
devices: "" # "0,1"Python Pipeline支持低精度推理，CPU、GPU和TensoRT支持的精度类型如下所示：
- CPU
- fp32(default)
- fp16
- bf16(mkldnn)
- GPU
- fp32(default)
- fp16(TRT下有效)
- int8
- Tensor RT
- fp32(default)
- fp16
- int8
#precsion, 预测精度，降低预测精度可提升预测速度
#GPU 支持: "fp32"(default), "fp16(TensorRT)", "int8"；
#CPU 支持: "fp32"(default), "fp16", "bf16"(mkldnn); 不支持: "int8"
precision: "fp32"
#cablic, open it when using int8
use_calib: True