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文 / Guangda Lai、Gautam Vasudevan、Abhijit Karmarkar、Smit Hinsu 量子位 转载自 TensorFlow公众号怎么样用TensorFlow Serving系统，结合英伟达的Tensor RT，实现高性能深度学习推理？
TensorFlow团队的工程师们最新发布的一篇教程，便是要一步步教会你。
量子位经授权转载，如下~
TensorFlow Serving 是用于设备学习模型的高性能灵活服务系统，而 NVIDIA TensorRT 是实现高性能深度学习推理的平台，经过将二者相结合，用户便可得到更高性能，从而容易实现 GPU 推理。
TensorFlow 团队与 NVIDIA 合作，在 TensorFlow v1.7 中首次添加了对 TensorRT 的支持。此后，咱们始终密切合作，一起改进 TensorFlow-TensorRT 集成（叫作为 TF-TRT）。TensorFlow Serving 1.13 现已实现这种集成，TensorFlow 2.0 火速亦会进行集成。
在 之前的文案 中，咱们介绍了怎样借助 Docker 运用 TensorFlow Serving。在本文中，咱们将展示以一样的方式运行经 TF-TRT 转换的模型有多简单。与之前同样，咱们尝试在生产环境中安排 ResNet 模型。下方所有示例均在配备 Titan-V GPU 的工作站上运行。
注：ResNet 链接
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet
在 GPU 上利用 TensorFlow Serving 安排 ResNet
在这项练习中，咱们仅下载 经过预训练的 ResNet SavedModel：
$ mkdir /tmp/resnet
$ curl -s https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/official/20181001_resnet/savedmodels/resnet_v2_fp32_savedmodel_NHWC_jpg.tar.gz | tar --strip-components=2 -C /tmp/resnet -xvz
$ ls /tmp/resnet
1538687457
注：经过预训练的 ResNet 链接
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet#pre-trained-model
在之前的文案中，咱们展示了怎样运用 TensorFlow Serving CPU Docker 图像供给模型。在这儿，咱们运行 GPU Docker 图像（请查看 此处 认识关联说明），以借助 GPU 供给并测试此模型：
$ docker pull tensorflow/serving:latest-gpu
$ docker run --rm --runtime=nvidia -p 8501:8501 --name tfserving_resnet \
-v /tmp/resnet:/models/resnet -e MODEL_NAME=resnet -t tensorflow/serving:latest-gpu &
…
… server.cc:286] Running gRPC ModelServer at 0.0.0.0:8500 …
… server.cc:302] Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 …
$ curl -o /tmp/resnet/resnet_client.py https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/serving/master/tensorflow_serving/example/resnet_client.py
$ python /tmp/resnet/resnet_client.py
Prediction class:286, avg latency:18.0469 ms
注：此处 链接
https://www.tensorflow.org/serving/docker#serving_with_docker_using_your_gpu
此 docker run 命令会起步 TensorFlow Serving 服务器，以供给 /tmp/resnet 中已下载的 SavedModel，并在主机中开放 REST API 端口 8501。resnet_client.py 会发送有些图像给服务器，并返回服务器所作的预测。此刻让咱们终止 TensorFlow Serving 容器的运行，以释放所占用的 GPU 资源。
$ docker kill tfserving_resnet
注：REST API 链接
https://www.tensorflow.org/tfx/serving/api_rest
利用 TF-TRT 转换和安排模型
此刻，咱们有了工作模型。为了享受 TensorRT 带来的好处，咱们需要在 TensorFlow Serving Docker 容器内运行转换命令，从而将此模型转换为运用 TensorRT 运行运算的模型：
$ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu
$ docker run --rm --runtime=nvidia -it -v /tmp:/tmp tensorflow/tensorflow:latest-gpu /usr/local/bin/saved_model_cli \
convert --dir /tmp/resnet/1538687457 --output_dir /tmp/resnet_trt/1538687457 --tag_set serve \
tensorrt --precision_mode FP32 --max_batch_size 1 --is_dynamic_op True
在这儿，咱们运行了 saved_model_cli 命令行工具，其中内置了对 TF-TRT 转换的支持。—dir 和 —output_dir 参数会指示 SavedModel 的位置以及在何处输出转换后的 SavedModel，而 —tag_set 则指示 SavedModel 中要转换的图表。随后，咱们在命令行中传递 tensorrt 并指定配置，知道指示其运行 TF-TRT 转换器：
—precision_mode 指示转换器需运用的精度，日前其仅支持 FP32 和 FP16
—max_batch_size 指示输入的批次体积上限。此转换器需求将由 TensorRT 处理的所有张量将其首个维度做为批次维度，而该参数则指示推理过程中会产生的最大值。若已知推理过程中的实质批次体积上限且该值与之匹配，则转换后的模型即为最优模型。请重视，转换后的模型没法处理批次规模大于此处所指定体积的输入，但可处理批次规模更小的输入
—is_dynamic_op 指示在模型运行时进行实际转换。原由在于，在进行转换时，TensorRT 需要知道所有形状。针对本例中运用的 ResNet 模型，其张量无固定的形状，因此呢咱们需要此参数
注：saved_model_cli 链接
https://www.tensorflow.org/guide/saved_model#cli_to_inspect_and_execute_savedmodel
此刻，咱们只需为模型指定正确的目录，便可利用 Docker 供给经 TF-TRT 转换的模型，这与之前同样简单：
$ docker run --rm --runtime=nvidia -p 8501:8501 --name tfserving_resnet \
-v /tmp/resnet_trt:/models/resnet -e MODEL_NAME=resnet -t tensorflow/serving:latest-gpu &
…
… server.cc:286] Running gRPC ModelServer at 0.0.0.0:8500 …
… server.cc:302] Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 …
向其发送请求：
$ python /tmp/resnet/resnet_client.py
Prediction class:286, avg latency:15.0287 ms
最后，咱们终止容器的运行：
$ docker kill tfserving_resnet
咱们能够看到，运用 TensorFlow Serving 和 Docker 生成经 TF-TRT 转换的模型与供给通常模型同样简单。另外，以上为展示内容，其中的性能数字仅适用于咱们所运用的模型和运行本示例的设备，但它的确展现出运用 TF-TRT 所带来的性能优良。
TensorFlow 2.0 发布在即，TensorFlow 团队和 NVIDIA 正在一起奋斗，以保证 TF-TRT 能在 2.0 中流畅运行。
如需认识最新信息，请查看 TF-TRT GitHub 代码库 ：https://github.com/tensorflow/tensorrt
— 完
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发表于 2024-7-28 01:21:03
