深度学习应用的服务端部署

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文章转载于微信公众号:GiantPandaCV 作者: 阿呆

【GiantPandaCV导读】这篇文章包含与PyTorch模型部署相关的两部分内容：

PyTorch-YOLOv3模型的Web页面展示程序的编写模型的服务接口相关工具的使用 0. 环境依赖:

系统：Ubuntu 18.04 Python版本：3.7 依赖Python包：1. PyTorch==1.3 2. Flask==0.12 3. Gunicorn

需要注意的是Flask 0.12中默认的单进程单线程，而最新的1.0.2则不是（具体是多线程还是多进程尚待考证），而中文博客里面能查到的资料基本都在说Flask默认单进程单线程。

依赖工具 1. nginx 2. apache2-utils

nginx 用于代理转发和负载均衡，apache2-utils用于测试接口 1. 制作模型演示界面

图像识别任务的展示这项工程一般是面向客户的，这种场景下不可能把客户拉到你的电脑前面，敲一行命令，等matplotlib弹个结果窗口出来。总归还是要有个图形化界面才显得有点诚意。为了节约时间，我们选择了Flask框架来开发这个界面。

上传页面和展示页面

做识别演示需要用到两个html页面，代码也比较简单，编写如下：

上传界面

使用Flask上传本地图片

展示界面

使用Flask上传本地图片 ${{ url_for('static', filename= path,_t=val1) }}$

上传界面如下图所示，觉得丑的话可以找前端同事美化一下：

flask上传图片及展示功能

然后就可以编写flask代码了，为了更好地展示图片，可以向html页面传入图片地址参数。

fromflaskimportFlask,render_template,request,redirect,url_for,make_response,jsonifyfromwerkzeug.utilsimportsecure_filenameimportosimportcv2importtimefromdatetimeimporttimedeltafrommainimportrun,confALLOWED_EXTENSIONS=set(["png","jpg","JPG","PNG","bmp"])defis_allowed_file(filename):return'.'infilenameandfilename.rsplit('.',1)[1]inALLOWED_EXTENSIONSapp=Flask(__name__)#静态文件缓存过期时间app.send_file_max_age_default=timedelta(seconds=1)@app.route("/upload",methods=['POST','GET'])defupload():ifrequesthod=="POST":f=request.files['file']ifnot(fandis_allowed_file(f.filename)):returnjsonify({"error":1001,"msg":"请检查上传的图片类型，仅限于png、PNG、jpg、JPG、bmp"})user_input=request.form.get("name")basepath=os.path.dirname(__file__)upload_path=os.path.join(basepath,"static/images",secure_filename(f.filename))f.save(upload_path)detected_path=os.path.join(basepath,"static/images","output"+secure_filename(f.filename))run(upload_path,conf,detected_path)#returnrender_template("upload_ok.html",userinput=user_input,val1=time.time(),path=detected_path)path="/images/"+"output"+secure_filename(f.filename)returnrender_template("upload_ok.html",path=path,val1=time.time())returnrender_template("upload.html")if__name__=="__main__":app.run(host='0.0.0.0',port=8888,debug=True) 目标检测函数

原项目中提供了detection.py来做批量的图片检测，需要稍微修改一下才能用来做flask代码中的接口。

from__future__importdivisionfrommodelsimport*fromutils.utilsimport*fromutils.datasetsimport*importosimportsysimporttimeimportdatetimeimportargparsefromPILimportImageimporttorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.patchesaspatchesfrommatplotlib.tickerimportNullLocatorclasscustom_dict(dict):def__init__(self,d=None):ifdisnotNone:fork,vind.items():self[k]=vreturnsuper().__init__()def__key(self,key):return""ifkeyisNoneelsekey.lower()def__str__(self):importjsonreturnjson.dumps(self)def__setattr__(self,key,value):self[self.__key(key)]=valuedef__getattr__(self,key):returnself.get(self.__key(key))def__getitem__(self,key):returnsuper().get(self.__key(key))def__setitem__(self,key,value):returnsuper().__setitem__(self.__key(key),value)conf=custom_dict({"model_def":"config/yolov3.cfg","weights_path":"weights/yolov3.weights","class_path":"data/coco.names","conf_thres":0.8,"nms_thres":0.4,"img_size":416})defrun(img_path,conf,target_path):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")os.makedirs("output",exist_ok=True)classes=load_classes(conf.class_path)model=Darknet(conf.model_def,img_size=conf.img_size).to(device)ifconf.weights_path.endswith(".weights"):#Loaddarknetweightsmodel.load_darknet_weights(conf.weights_path)else:#Loadcheckpointweightsmodel.load_state_dict(torch.load(conf.weights_path))model.eval()img=Image.open(img_path).convert("RGB")img=img.resize(((img.size[0]//32)*32,(img.size[1]//32)*32))img_array=np.array(img)img_tensor=pad_to_square(transforms.ToTensor()(img),0)[0].unsqueeze(0)conf.img_size=img_tensor.shape[2]withtorch.no_grad():detections=model(img_tensor)detections=non_max_suppression(detections,conf.conf_thres,conf.nms_thres)[0]cmap=plt.get_cmap("tab20b")colors=[cmap(i)foriinnp.linspace(0,1,20)]plt.figure()fig,ax=plt.subplots(1)ax.imshow(img_array)ifdetectionsisnotNone:#Rescaleboxestooriginalimagedetections=rescale_boxes(detections,conf.img_size,img_array.shape[:2])unique_labels=detections[:,-1].cpu().unique()n_cls_preds=len(unique_labels)bbox_colors=random.sample(colors,n_cls_preds)forx1,y1,x2,y2,conf,cls_conf,cls_predindetections:print("/t+Label:%s,Conf:%.5f"%(classes[int(cls_pred)],cls_conf.item()))box_w=x2-x1box_h=y2-y1color=bbox_colors[int(np.where(unique_labels==int(cls_pred))[0])]#CreateaRectanglepatchbbox=patches.Rectangle((x1,y1),box_w,box_h,linewidth=2,edgecolor=color,facecolo)#Addthebboxtotheplotax.add_patch(bbox)#Addlabelplt.text(x1,y1,s=classes[int(cls_pred)],colo,verticalalignmen,bbox={"color":color,"pad":0},)#Savegeneratedimagewithdetectionsplt.axis("off")plt.gca().xaxis.set_major_locator(NullLocator())plt.gca().yaxis.set_major_locator(NullLocator())filename=img_path.split("/")[-1].split(".")[0]plt.savefig(target_path,bbox_inches='tight',pad_inches=0.0)plt.close()if__name__=="__main__":run("data/samples/dog.jpg",conf) 展示效果

编写好了之后，启动server.py，在本地打开localhost:8888/upload就可以看到如下界面了，把图片上传上去，很快就能得到检测结果。结果如下图所示：

2. 深度学习的服务接口编写

接下来介绍的是在生产环境下的部署，使用的是flask+gunicorn+nginx的方式，可以处理较大规模的请求。下面以图像分类模型为例演示一下深度学习服务接口如何编写。

对于深度学习工程师来说，学习这些内容主要是了解一下自己的模型在生产环境的运行方式，便于在服务出现问题的时候与开发的同事一起进行调试。 flask服务接口

接口不需要有界面显示，当然也可以添加一个API介绍界面，方便调用者查看服务是否已经启动。

fromflaskimportFlask,requestfromwerkzeug.utilsimportsecure_filenameimportuuidfromPILimportImageimportosimporttimeimportbase64importjsonimporttorchfromtorchvision.modelsimportresnet18fromtorchvision.transformsimportToTensorfromkeysimportkeyapp=Flask(__name__)net=resnet18(pretrained=True)net.eval()@app.route("/",methods=["GET"])defshow():return"classifierapi"@app.route("/run",methods=["GET","POST"])defrun():file=request.files['file']base_path=os.path.dirname(__file__)ifnotos.path.exists(os.path.join(base_path,"temp")):os.makedirs(os.path.join(base_path,"temp"))file_name=uuid.uuid4().hexupload_path=os.path.join(base_path,"temp",file_name)file.save(upload_path)img=Image.open(upload_path)img_tensor=ToTensor()(img).unsqueeze(0)out=net(img_tensor)pred=torch.argmax(out,dim=1)return"result:{}".format(key[pred])if__name__=="__main__":app.run(hos,port=5555,debug=True)

在命令行输入python server.py即可启动服务。

gunicorn启动多个实例

新版的flask已经支持多进程了，不过用在生产环境还是不太稳定，一般生产环境会使用gunicorn来启动多个服务。使用如下命令即可启动多个图像分类实例

gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5555 server:app

输出如下内容代表服务创建成功：

[2020-02-11 14:50:24 +0800] [892] [INFO] Starting gunicorn 20.0.4[2020-02-11 14:50:24 +0800] [892] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:5555 (892)[2020-02-11 14:50:24 +0800] [892] [INFO] Using worker: sync[2020-02-11 14:50:24 +0800] [895] [INFO] Booting worker with pid: 895[2020-02-11 14:50:24 +0800] [896] [INFO] Booting worker with pid: 896[2020-02-11 14:50:24 +0800] [898] [INFO] Booting worker with pid: 898[2020-02-11 14:50:24 +0800] [899] [INFO] Booting worker with pid: 899

如果配置比较复杂，也可以将配置写入一个文件中，如：

bind='0.0.0.0:5555'timeout=10workers=4

然后运行：

gunicorn -c gunicorn.conf sim_server:app nginx负载均衡

如果有多个服务器，可以使用nginx做请求分发与负载均衡。安装好nginx之后，修改nginx的配置文件

worker_processes auto;error_log /var/log/nginx/error.log;pid /run/nginx.pid;# Load dynamic modules. See /usr/share/nginx/README.dynamic.include /usr/share/nginx/modules/*.conf;events { worker_connections 1024;}http { server { listen 5556; # nginx端口 server_name localhost; location / { proxy_pass http://localhost:5555/run; # gunicorn的url } }}

然后按配置文件启动

sudo nginx -c nginx.conf 测试一下服务是否正常

启动了这么多服务之后，可以使用apache2-utils来测试服务的并发性能。使用apache2-utils进行上传图片的post请求方法参考：https://gist.github.com/chill...

严格参照，注意一个标点，一个符号都不要错。使用这种方法传输图片的base64编码，在服务端不需要解码也能使用

然后使用下面的方式访问 gunicorn 接口

ab -n 2 -c 2 -T "multipart/form-data; boundary=1234567890" -p turtle.txt http://localhost:5555/run

nginx 接口

ab -n 2 -c 2 -T "multipart/form-data; boundary=1234567890" -p turtle.txt http://localhost:5556/run

- END -