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推理服务

2021年09月27日

简介

预测就是对样本执行前向传播的过程

  1. 在线预测。但一般也是批量请求,在推荐场景下,input 一般是<uid,itemId>,根据uid/itemId 查询各种特征,组成input tensor查询推理服务,output 是uid和itemId 评分,itemId 一般有多个。
  2. 批量预测

模型保存与加载

模型保存需要把计算图的结构、节点的类型以及变量节点的值从内存写到磁盘文件中,前两者一般保存为xml或json 格式,方便阅读、编辑和可视化,变量节点的值就是矩阵,没有阅读和编辑的需求,使用内存序列化的方式将其保存到一个二进制文件中。

《用python实现深度学习框架》 保存graph 示例

"graph" :[
    {
        "node_type": "Variable",
        "name": "Variable:0",
        "parents" : [],
        "children": ["MatMul:4"],
        "dim": [3,1],
        "kargs": {}
    },
    {
        "node_type": "MatMul",
        "name": "MatMul:4",
        "parents" : ["Variable:0","Variable:2"],
        "children": [],
        "kargs": {}
    }
]

保存变量节点的值,因为计算图中有多个变量节点,因此需要维护节点名称与其序列化值之间的关系。

模型加载: 首先读取xx.json,根据node_type 字段记录的类型,利用Python 的反射机制来实例化相应类型的节点,再利用parents和children 列表中的信息递归构建所有的节点并还原节点间的连接关系,接着读取二进制文件把Variable 的值还原为训练完成时的状态。

模型预测:先找到输入/输出节点,把待预测的样本赋给输入节点,然后调用输出节点的forward 方法执行前向传播,计算出输出节点的值。

serving 服务一个示例c 接口如下

// model_entry: 默认置空
// model_config:从配置文件中读取的json内容,包括模型文件路径、cpu、线程数等配置
// state返回给框架的状态
void* initialize(const char* model_entry, const char* model_config, int* state)
// model_buf:initialize的返回值
// input_data/input_size:输入request的指针以及大小,格式见pb文件, input_size是序列化之后的长度
// output_data/output_size:输出response的指针以及大小,格式见pb文件,output_data是processor分配内存,返回给用户的,output_size指示output_data长度
int process(void* model_buf, const void* input_data, int input_size, void** output_data, int* output_size);

input_data 是 tensor 的 proto 格式表述,假设存在一个tensor[0,0,1,0,1,0],用struct 可以表示为

dtype = int
shape = [6]
intVal = [0,0,1,0,1,0]

以tensorflow 为例

模型文件目录

/tmp/mnist
    /1  # 表示模型版本号为1
        /saved_model.pb
        /variables
            /variables.data-00000-of-00001
            /variables.index

发布模型

tensoflow_model_server --port=9000 --model_name=mnist --model_base_path=/tmp/mnist

更新线上的模型服务,对于新旧版本的文件处于同一个目录的情况,ModelServer 默认会自动加载新版本的模型

python tensorflow_serving/example/mnist_saved_model.py --training_iteration=10000 --model_version=2 /tmp/mnist
Exporting trained model to /tmp/mnist/2

预估 url http://localhost:9000/v1/tmp/mnist:predict

部署实践

在实践中还要考虑 模型的大小(有的模型几百G),是否动态加载(很多公司没做镜像层面的管理,而是serving 服务直接可以按版本动态加载模型)

基于镜像的模型管理-KubeDL实践

KubeDL 0.4.0 - Kubernetes AI 模型版本管理与追踪

  1. 从训练到模型。训练完成后将模型文件输出到本地节点的 /models/model-example-v1 路径,当顺利运行结束后即触发模型镜像的构建,并自动创建出一个 ModelVersion 对象
     apiVersion: "training.kubedl.io/v1alpha1"
     kind: "TFJob"
     metadata:
     name: "tf-mnist-estimator"
     spec:
     cleanPodPolicy: None
     # modelVersion defines the location where the model is stored.
     modelVersion:
         modelName: mnist-model-demo
         # The dockerhub repo to push the generated image
         imageRepo: simoncqk/models
         storage:
         localStorage:
             path: /models/model-example-v1
             mountPath: /kubedl-model
             nodeName: kind-control-plane
     tfReplicaSpecs:
         Worker:
         replicas: 3
    
  2. 从模型到推理。Inference Controller 在创建 predictor 时会注入一个 Model Loader,它会拉取承载了模型文件的镜像到本地,并通过容器间共享 Volume 的方式把模型文件挂载到主容器中,实现模型的加载。

     apiVersion: serving.kubedl.io/v1alpha1
     kind: Inference
     metadata:
     name: hello-inference
     spec:
     framework: TFServing
     predictors:
     - name: model-predictor
         # model built in previous stage.
         modelVersion: mnist-model-demo-abcde
         replicas: 3
         template:
         spec:
             containers:
             - name: tensorflow
               image: tensorflow/serving:1.11.1
               command:
               - /usr/bin/tensorflow_model_server
               args:
               - --port=9000
               - --rest_api_port=8500
               - --model_name=mnist
               - --model_base_path=/kubedl-model/
    
    

seldon

有赞算法平台之模型部署演进

核心概念是 Model Server,Model Servers 通过配置的模型地址,从外部的模型仓库下载模型, seldon 模型预置了较多的开源模型推理服务器, 包含 tfserving , triton 都属于 Reusable Model Servers。

apiVersion: machinelearning.seldon.io/v1alpha2  
kind: SeldonDeployment  
metadata:  
  name: tfserving
spec:  
  name: mnist
  predictors:
  - graph:
      implementation: TENSORFLOW_SERVER
      modelUri: gs://seldon-models/tfserving/mnist-model
      name: mnist-model
      parameters:
        - name: signature_name
          type: STRING
          value: predict_images
        - name: model_name
          type: STRING
          value: mnist-model
    name: default
    replicas: 1

模型同步

TensorFlow 模型准实时更新上线的设计与实现TensorFlow 原有的模型参数上线流程,需要在训练中将参数保存到文件,再将文件传输到预测服务器,由预测服务器进行加载使用。这个过程流程长,文件传输慢,更新不及时。如果将模型训练时保存的参数和预测服务共用一套,就可几乎完全节省掉参数同步过程的时间消耗。尤其是对于大规模参数的数据传输,节省同步时间带来的效率提升就更大。当然出于数据隔离的考虑,这种方式还需要模型参数的版本管理等辅助支持。

调优

腾讯邱东洋:深度模型推理加速的术与道未读

特点

Morphling:云原生部署 AI , 如何把降本做到极致? 专门整了一个论文,推理业务相对于传统服务部署的配置有以下特性:

  1. 使用昂贵的显卡资源,但显存用量低:GPU 虚拟化与分时复用技术的发展和成熟,让我们有机会在一块 GPU 上同时运行多个推理服务,显著降低成本。与训练任务不同,推理任务是使用训练完善的神经网络模型,将用户输入信息,通过神经网络处理,得到输出,过程中只涉及神经网络的前向传输(Forward Propagation),对显存资源的使用需求较低。相比之下,模型的训练过程,涉及神经网络的反向传输(Backward Propagation),需要存储大量中间结果,对显存的压力要大很多。我们大量的集群数据显示,分配给单个推理任务整张显卡,会造成相当程度的资源浪费。然而如何为推理服务选择合适的 GPU 资源规格,尤其是不可压缩的显存资源,成为一个关键难题。
  2. 性能的资源瓶颈多样:除了 GPU 资源,推理任务也涉及复杂的数据前处理(将用户输入 处理成符合模型输入的参数),和结果后处理(生成符合用户认知的数据格式)。这些操作通常使用 CPU 进行,模型推理通常使用 GPU 进行。对于不同的服务业务,GPU、CPU 以及其他硬件资源,都可能成为影响服务响应时间的主导因素,从而成为资源瓶颈。
  3. 容器运行参数的配置,也成为业务部署人员需要调优的一个维度:除了计算资源外,容器运行时参数也会直接影响服务 RT、QPS 等性能,例如容器内服务运行的并发线程数、推理服务的批处理大小(batch processing size)等。

AI 推理任务的优化部署相关主题包括:AI 模型的动态选择、部署实例的动态扩缩容、用户访问的流量调度、GPU 资源的充分利用(例如模型动态加载、批处理大小优化)等。

当模型太大或预测时间太长时,可采用的方法有三种:

  1. 让模型更快(推理优化),比如聚合运算、分散运算、内存占用优化、针对具体硬件编写高性能核等。
  2. 让模型更小(模型压缩),起初,这类技术是为了让模型适用于边缘设备,让模型更小通常能使其运行速度更快。最常见的模型压缩技术是量化(quantization),比如在表示模型的权重时,使用 16 位浮点数(半精度)或 8 位整型数(定点数),而不是使用 32 位浮点数(全精度)。另一种常用的技术是知识蒸馏,即训练一个小模型(学生模型)来模仿更大模型或集成模型(教师模型)。即使学生模型通常使用教师模型训练得到,但它们也可能同时训练。其它技术还包括剪枝(寻找对预测最无用的参数并将它们设为 0)、低秩分解(用紧凑型模块替代过度参数化的卷积滤波器,从而减少参数数量、提升速度)。
  3. 让硬件更快。大公司和相关创业公司正竞相开发新型硬件,以使大型机器学习模型能在云端和设备端(尤其是设备)更快地推理乃至训练。

推理服务规格调优

推理因为没有反向计算,所以资源的利用率大大降低了。

  1. 人为经验,倾向于配置较多的资源冗余
  2. 基于资源历史水位画像,在更通用的超参调优方面,Kubernetes 社区有一些自动化参数推荐的研究和产品,但业界缺少一款直接面向机器学习推理服务的云原生参数配置系统。 Tensorflow 等机器学习框架倾向于占满所有空闲的显存,站在集群管理者的角度,根据显存的历史用量来估计推理业务的资源需求也非常不准确。KubeDL 加入 CNCF Sandbox,加速 AI 产业云原生化 分布式训练尚能大力出奇迹,但推理服务的规格配置却是一个精细活。显存量、 CPU 核数、BatchSize、线程数等变量都可能影响推理服务的质量。纯粹基于资源水位的容量预估无法反映业务的真实资源需求,因为某些引擎如 TensorFlow 会对显存进行预占。理论上存在一个服务质量与资源效能的最优平衡点,但它就像黑暗中的幽灵,明知道它的存在却难以琢磨。

对于 AI 推理任务,我们在 CPU 核数、GPU 显存大小、批处理 batch size、GPU 型号这四个维度(配置项)进行“组合优化”式的超参调优,每个配置项有 5~8 个可选参数。这样,组合情况下的参数搜索空间就高达 700 个以上。基于我们在生产集群的测试经验积累,对于一个 AI 推理容器,每测试一组参数,从拉起服务、压力测试、到数据呈报,需要耗时几分钟。

KubeDL-Morphling 组件实现了推理服务的自动规格调优,通过主动压测的方式,对服务在不同资源配置下进行性能画像,最终给出最合适的容器规格推荐。画像过程高度智能化:为了避免穷举方式的规格点采样,我们采用贝叶斯优化作为画像采样算法的内部核心驱动,通过不断细化拟合函数,以低采样率(<20%)的压测开销,给出接近最优的容器规格推荐结果。

携程AI推理性能的自动化优化实践

其它

推理服务不仅可以运行在服务端,还可以运行在客户端、浏览器端(比如Tensorflow 提供tensorflow.js)