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作者：Francesco Zuppichini
编译：ronghuaiyang

导读

演示了使用PyTorch最近发布的新工具torchserve来进行PyTorch模型的部署。

最近，PyTorch推出了名为torchserve.的新生产框架来为模型提供服务。我们看一下今天的roadmap：

1、使用Docker安装

2、导出模型

3、定义handler

4、保存模型

为了展示torchserve，我们将提供一个经过全面训练的ResNet34进行图像分类的服务。

使用Docker安装

官方文档：https://github.com/pytorch/serve/blob/master/README.md##install-torchserve

安装torchserve最好的方法是使用docker。你只需要把镜像拉下来。

可以使用以下命令保存最新的镜像。

docker pull pytorch/torchserve:latest

所有可用的tags：https://hub.docker.com/r/pytorch/torchserve/tags

关于docker和torchserve的更多信息：https://github.com/pytorch/serve#quick-start-with-docker

Handlers

官方文档：https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/custom_service.md

处理程序负责使用模型对一个或多个HTTP请求进行预测。

默认 handlers

Torchserve支持以下默认 handlers

image_classifier
object_detector
text_classifier
image_segmenter

但是请记住，它们都不支持batching请求！

自定义 handlers

torchserve提供了一个丰富的接口，可以做几乎所有你想做的事情。一个Handler是一个必须有三个函数的类。

preprocess
inference
postprocess

你可以创建你自己的类或者子类BaseHandler。子类化BaseHandler 的主要优点是可以在self.model上访问加载的模型。下面的代码片段展示了如何子类化BaseHandler。

子类化BaseHandler以创建自己的handler

回到图像分类的例子。我们需要

从每个请求中获取图像并对其进行预处理
从模型中得到预测
发送回一个响应

预处理

.preprocess函数接受请求数组。假设我们正在向服务器发送一个图像，可以从请求的data或body字段访问序列化的图像。因此，我们可以遍历所有请求并单独预处理每个图像。完整的代码如下所示。

预处理每个请求中的每个图像

self.transform是我们的预处理变换，没什么花哨的。对于在ImageNet上训练的模型来说，这是一个经典的预处理步骤。

我们的transform

在我们对每个请求中的每个图像进行预处理之后，我们将它们连接起来创建一个pytorch张量。

推理

在模型上进行推理

这一步很简单，我们从 .preprocess得到张量。然后对每幅图像提取预测结果。

后处理

现在我们有了对每个图像的预测，我们需要向客户返回一些内容。Torchserve总是返回一个数组。BaseHandler也会自动打开一个.json 文件带有index -> label的映射(稍后我们将看到如何提供这样的文件)，并将其存储self.mapping中。我们可以为每个预测返回一个字典数组，其中包含label和index 的类别。

把所有的东西打包到一起，我们的handler是这样的：

因为所有的处理逻辑都封装在一个类中，所以你可以轻松地对它进行单元测试！

导出你的模型

官方文档：https://github.com/pytorch/serve/tree/master/model-archiver#creating-a-model-archive

Torchserve 需要提供一个.mar文件，简而言之，该文件只是把你的模型和所有依赖打包在一起。要进行打包，首先需要导出经过训练的模型。

导出模型

有三种方法可以导出torchserve的模型。到目前为止，我发现的最好的方法是trace模型并存储结果。这样我们就不需要向torchserve添加任何额外的文件。

让我们来看一个例子，我们将部署一个经过充分训练的ResNet34模型。

按照顺序，我们：

加载模型
创建一个dummy输入
使用torch.jit.trace来trace模型的输入
保存模型

创建 .mar 文件

官方文档：https://github.com/pytorch/serve/blob/master/model-archiver/README.md

你需要安装torch-model-archiver

git clone https://github.com/pytorch/serve.git
cd serve/model-archiver
pip install .

然后，我们准备好通过使用下面的命令来创建.mar文件。

torch-model-archiver --model-name resnet34 \--version 1.0 \--serialized-file resnet34.pt \--extra-files ./index_to_name.json,./MyHandler.py \--handler my_handler.py  \--export-path model-store -f

按照顺序。变量--model-name定义了模型的最终名称。这是非常重要的，因为它将是endpoint的名称空间，负责进行预测。你还可以指定一个--version。--serialized-file指向我们之前创建的存储的 .pt模型。--handler 是一个python文件，我们在其中调用我们的自定义handler。一般来说，是这样的：

my_handler.py

它暴露了一个handle函数，我们从该函数调用自定义handler中的方法。你可以使用默认名称来使用默认handler(例如，--handler image_classifier)。

在--extra-files中，你需要将路径传递给你的handlers正在使用的所有文件。在本例中，我们必须向.json文件中添加路径。使用所有人类可读标签名称，并在MyHandler.py 中定义每个类别。

如果你传递一个index_to_name.json文件，它将自动加载到handler ，并通过self.mapping访问。

--export-path就是 .mar存放的地方，我还添加了-f来覆盖原有的文件。

如果一切顺利的话，你可以看到resnet34.mar存放在./model-store路径中。

用模型进行服务

这是一个简单的步骤，我们可以运行带有所有必需参数的torchserve docker容器。

docker run --rm -it \-p 3000:8080 -p 3001:8081 \-v $(pwd)/model-store:/home/model-server/model-store pytorch/torchserve:0.1-cpu \torchserve --start --model-store model-store --models resnet34=resnet34.mar

我将容器端口8080和8081分别绑定到3000和3001(8080/8081已经在我的机器中使用)。然后，我从./model-store 创建一个volume。最后，我通过padding model-store并通过key-value列表的方式指定模型的名称来调用torchserve。

这里，torchserve有一个endpoint /predictions/resnet34，我们可以通过发送图像来预测。这可以使用curl来实现。

curl -X POST http://127.0.0.1:3000/predictions/resnet34 -T inputs/kitten.jpg

kitten.jpg

回复：

{
  "label": "tiger_cat",
  "index": 282
}

工作正常！

总结

使用docker安装torchserve
默认以及自定义handlers
模型打包生成
使用docker提供模型服务

—END—

英文原文：https://towardsdatascience.com/deploy-models-and-create-custom-handlers-in-torchserve-fc2d048fbe91

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