Docker + Tensorflow serving 多模型在线部署

         前面介绍的Tensorflow serving启动服务时,会将我们的模型服务放到服务器端口,那么如果我们需要将多个模型同时放到该端口该怎么做呢?例如我们需要将dog-cat分类模型、目标检测模型同时放到端口上,用户可以根据具体地址来访问端口的不同模型,这时候就需要多模型部署了。

         多模型部署与前面的模型部署步骤大致相同,就是多了一个多模型配置文件,这里用我的模型做为例子。我需要将三个模型部署到端口上,具体如下:

分别为BK、HALF、MNIST,文件夹中为模型的TF-Serving格式,可以具体看看怎么转换,这里就不举例了。

多模型配置文件(文件名model.config):

model_config_list: {
  config: {
    name: "bk",
    base_path: "/models/bk",
    model_platform: "tensorflow"
  },
  config: {
    name: "mnist",
    base_path: "/models/mnist",
    model_platform: "tensorflow"
  }
  config: {
    name: "half",
    base_path: "/models/half",
    model_platform: "tensorflow"
  },
}

上面默认部署模型为所有版本,版本就是这里的BK等文件夹下的文件夹的名称,可以为多种版本,若想指定模型版本,可:

model_config_list: {
  config: {
    name: "bk",
    base_path: "/models/bk",
    model_platform: "tensorflow"
  },
  config: {
    name: "mnist",
    base_path: "/models/mnist",
    model_platform: "tensorflow",
    model_version_policy: {
       specific: {
        versions: 1,
        versions: 2
       }
  }
  config: {
    name: "half",
    base_path: "/models/half",
    model_platform: "tensorflow",
    model_version_policy: {
       all: {
       }
    }
  },
}

命令:

docker run --runtime=nvidia -p 8501:8501 \

--mount type=bind,\

source=/home/hj/smbshare/Huxx/TF-Serving/saved_models/BK,\

target=/models/bk \

--mount type=bind,\

source=/home/hj/smbshare/Huxx/TF-Serving/saved_models/MNIST,\

target=/models/mnist \

--mount type=bind,\

source=/home/hj/smbshare/Huxx/TF-Serving/saved_models/HALF,\

target=/models/half \

--mount type=bind,\

source=/home/hj/smbshare/Huxx/TF-Serving/model.config,\

target=/models/model.config \

-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 \

-t tensorflow/serving:1.12.0-gpu \

--model_config_file=/models/model.config

注: 其实就是将三个模型分别通过--mount type=bind依次挂到端口,上面红字部分就是model.config中对应的name以及base_path,并且需要将model.config挂到端口。 蓝色字部分为GPU设置。

最后,可以通过http地址访问个模型,如:http://localhost:8500/v1/models/half、http://localhost:8500/v1/models/bk

https://blog.csdn.net/JerryZhang__/article/details/86516428

 

 

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