介绍

本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TensorFlow Serving加载训练模型并且进行模型预测。

TensorFlow Serving简介

TensorFlow Serving是Google开源的一个灵活的、高性能的机器学习模型服务系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。它除了原生支持TensorFlow模型，还可以扩展支持其他类型的机器学习模型。

在前面的文章中，已经介绍了如何进行单机和分布式的模型训练，并且可以将训练的导出模型放置到分布式存储上。在本文中，会介绍模型如何被发布到TensorFlow Serving系统服务器端。并通过gRPC客户端提交请求，由服务端返回预测结果。

在分布式存储查看训练的模型

在前一篇文章中，我们已经将训练的模型导出到NAS上，可以先查看一下导出的模型。在serving的文件夹指定了模型的，即mnist名称;而mnist的下一层是模型的版本。

mkdir -p /nfs
mount -t nfs -o vers=4.0 0fc844b526-rqx39.cn-hangzhou.nas.aliyuncs.com:/ /nfs
cd /nfs
tree serving
serving
└── mnist
 └── 1
 ├── saved_model.pb
 └── variables
 ├── variables.data-00000-of-00001
 └── variables.index

在模型导出的章节中，已经在这个NAS存储上创建了对应的pv: tf-serving-pv和pvc： tf-serving-pvc， 而TensorFlow Serving将从pvc中加载模型。

kubectl get pv tf-serving-pv
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS CLAIM STORAGECLASS REASON AGE
tf-serving-pv 10Gi RWX Retain Bound default/tf-serving-pvc nas 2d
kubectl get pvc tf-serving-pvc
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
tf-serving-pvc Bound tf-serving-pv 10Gi RWX nas 2d

利用Kubeflow启动TensorFlow Serving

# 创建TensorFlow Serving的namespace
export NAMESPACE=default
# 指定Kubeflow的版本
VERSION=v0.2.0-rc.0
APP_NAME=tf-serving
# 初始化Kubeflow应用，并且将其namespace设置为default环境
ks init ${APP_NAME} --api-spec=version:v1.9.3
cd ${APP_NAME}
ks env add ack
ks env set ack --namespace ${NAMESPACE}
# 安装 Kubeflow 模块
ks registry add kubeflow github.com/kubeflow/kubeflow/tree/${VERSION}/kubeflow
ks pkg install kubeflow/tf-serving@${VERSION}
# 指定配置TensorFlow Serving所需环境变量
MODEL_COMPONENT=mnist-serving
MODEL_NAME=mnist
MODEL_PATH=/mnt/mnist
MODEL_STORAGE_TYPE=nfs
SERVING_PVC_NAME=tf-serving-pvc
MODEL_SERVER_IMAGE=registry.aliyuncs.com/kubeflow-images-public/tensorflow-serving-1.7:v20180604-0da89b8a
# 创建TensorFlow Serving的模板
ks generate tf-serving ${MODEL_COMPONENT} --name=${MODEL_NAME}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelPath ${MODEL_PATH}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelStorageType ${MODEL_STORAGE_TYPE}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} nfsPVC ${SERVING_PVC_NAME}
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelServerImage $MODEL_SERVER_IMAGE 
# 设置tf-serving
ks param set ${MODEL_COMPONENT} cloud ack
# 如果需要暴露对外部系统的服务
ks param set ${MODEL_COMPONENT} serviceType LoadBalancer
# 如果使用GPU, 请使用以下配置
NUMGPUS=1
ks param set ${MODEL_COMPONENT} numGpus ${NUMGPUS}
MODEL_GPU_SERVER_IMAGE=registry.aliyuncs.com/kubeflow-images-public/tensorflow-serving-1.6gpu:v20180604-0da89b8a
ks param set ${MODEL_COMPONENT} modelServerImage $MODEL_SERVER_IMAGE
ks apply ack -c mnist-serving

部署完成后可以通过kubectl get deploy查询到TensorFlow Serving运行状态

# kubectl get deploy -lapp=$MODEL_NAME
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
mnist-v1 1 1 1 1 4m

查看TensorFlow Serving运行日志,发现模型已经加载

2018-06-19 06:50:19.185785: I external/org_tensorflow/tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2018-06-19 06:50:19.202907: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:161] Restoring SavedModel bundle.
2018-06-19 06:50:19.418625: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:196] Running LegacyInitOp on SavedModel bundle.
2018-06-19 06:50:19.425357: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:291] SavedModel load for tags { serve }; Status: success. Took 550707 microseconds.
2018-06-19 06:50:19.430435: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:86] Successfully loaded servable version {name: mnist version: 1}

以及对外的暴露的服务ip和端口

kubectl get svc -lapp=$MODEL_NAME
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
mnist LoadBalancer 172.19.4.241 xx.xx.xx.xx 9000:32697/TCP,8000:32166/TCP 7m

这里可以看到gRPC对外服务ip为xx.xx.xx.xx,对外服务的端口为9000

使用gRPC客户端访问TensorFlow Serving

通过kubectl run运行gRPC客户端, 并且点击回车，登录到Pod里

kubectl run -i --tty mnist-client --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow-samples/tf-mnist-client-demo --restart=Never --command -- /bin/bash
If you don't see a command prompt, try pressing enter.

运行客户端python代码：

# export TF_MNIST_IMAGE_PATH=1.png
# export TF_MODEL_SERVER_HOST=172.19.4.241
# python mnist_client.py
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
 from ._conv import register_converters as _register_converters
outputs {
 key: "scores"
 value {
 dtype: DT_FLOAT
 tensor_shape {
 dim {
 size: 1
 }
 dim {
 size: 10
 }
 }
 float_val: 1.0
 float_val: 0.0
 float_val: 9.85347854001e-34
 float_val: 1.00954509814e-35
 float_val: 0.0
 float_val: 0.0
 float_val: 1.5053762612e-14
 float_val: 0.0
 float_val: 5.21842267799e-22
 float_val: 0.0
 }
}
............................
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Your model says the above number is... 1!

这样我们训练导出的模型，就可以直接通过gRPC的客户端访问了，从而实现在线预测。结合前面的文章，我们已经介绍了从深度学习的模型训练，模型导出到模型部署上线的全路径通路。

删除TensorFlow Serving

ks delete ack -c mnist-serving

总结

这个例子介绍了如何通过Kubeflow部署TensorFlow Serving, 并且加载阿里云NAS上存储的模型，并且提供模型预测服务。

Kubeflow部署机器学习应用非常简单，但是只有应用层的简便是不够的；云端基础设施的自动化集成也是非常重要的，比如GPU/NAS/OSS以及负载均衡的无缝调用，而这方面使用阿里云Kubernetes容器服务可以大幅度降低数据科学家的模型交付难度。