使用 OpenVINO™ 和 Kubernetes 部署 AI 推理产品
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更新于 1年前
作者： Dariusz Trawinski
编译： 李翊玮
简介
模型服务器(Model Server)将AI模型从产品开发到生产方面发挥着至关重要的作用。模型通过网络节点提供，这些节点公开 API 以运行预测。这些微服务执行抽象推理，同时提供可扩展性和高效的资源利用率。
在这篇博客中，您将可学习到如何使用 OpenVINO™ Operator for Kubernetes 里的主要功能。我们将演示如何在以下两种情况下部署和使用OpenVINO模型服务器：
1. 提供单一模型服务
2. 为多个模型的管道(Pipeline)提供服务
Kubernetes 为部署模型服务器提供了最佳环境，但在大规模部署中管理这些资源可能具有挑战性。使用 Kubernetes 运算符可以简化此操作。
通过 OperatorHub 安****>
OpenVINO Operator 可以从 OperatorHub 安装到 Kubernetes 集群(Cluster)中。只需搜索OpenVINO，然后单击“安装(Install)”按钮。
在 Kubernetes 中提供单个 OpenVINO 模型服务
通过使用CRD 定义名为 ModelServer 的自定义资源，创建 OpenVINO 模型服务器的新实例。此处介绍了所有参数 。
在下面的示例中，我们部署了一个功能齐全的模型服务器以及从 Google Cloud 存储中提取的 ResNet-50 图像分类模型。
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/openvinotoolkit/operator/main/config/samples/intel_v1alpha1_ovms.yaml 成功的部署将创建一个名为 ovms-sample 的服务。
kubectl get serviceNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEovms-sample ClusterIP 10.98.164.11 <none> 8080/TCP,8081/TCP 5m30s 现在模型已经部署并准备好接受请求，我们可以将 ovms-sample 服务与 Python 客户端（ ovmsclient）一起使用。
向已建好的服务发送推理请求
下面的示例演示如何使用 ovms-sample服务运行在同一 Kubernetes 集群中。要创建客户端容器，请在安装了 Python pod 的启动interactive session：
kubectl create deployment client-test --image=python：3.8.13 -- sleep infinitykubectl exec -it $（kubectl get pod -o jsonpath=“{.items[0].metadata.name}” -l app=client-test） -- bash 从客户端容器内部，我们将连接到模型服务器 API 结点。一个简单的 curl 命令列出了服务模型及其版本和状态：
curl http://ovms-sample:8081/v1/config{“resnet” ：{ “model_version_status”： [ { “version”： “1”， “state”： “AVAILABLE”， “status”： { “error_code”： “OK”， “error_message”： “OK” } }]} 此文档中介绍了其他 REST API 调用。
现在，让我们使用 ovmsclient Python 库来处理推理请求。创建一个虚拟环境并使用 pip 安装客户端：
python3 -m venv /tmp/venvsource /tmp/venv/bin/activatepip install ovmsclient 下载斑马的示例图像：
curl https://raw.githubusercontent.com/openvinotoolkit/model_server/main/demos/common/static/images/zebra.jpeg -o /tmp/zebra.jpeg 
下面的 Python 代码使用 ovmsclient 库来收集模型的元数据：
from ovmsclient import make_grpc_clientclient = make_grpc_client（“ovms-sample：8080”）model_metadata = client.get_model_metadata（model_name=“resnet”）
print（model_metadata） 上面的代码返回以下响应：
{'model_version'： 1， 'inputs'： {'map/TensorArrayStack/TensorArrayGatherV3：0'： {'shape'： [-1， -1， -1， -1]， 'dtype'： 'DT_FLOAT'}}， 'outputs'： {'softmax_tensor'： {'shape'： [-1， 1001]， 'dtype'： 'DT_FLOAT'}}} 现在创建一个简单的Python脚本来对斑马的JPEG图像进行分类：
cat >> /tmp/predict.py <<EOL
from ovmsclient import make_grpc_client
import numpy as np
client = make_grpc_client（“ovms-sample：8080”）with open（“/tmp/zebra.jpeg”， “rb”） as f： data = f.read（）
input*******ap/TensorArrayStack/TensorArrayGatherV3：0”： data}results = client.predict（inputs=input****odel_name=“resnet”）
print（“Detected class：”， np.argmax（results））EOLpython /tmp/predict.py
Detected class： 341 从 imagenet 检测到的类是 341，表示“斑马”。
为多个模型的管道(Pipeline)提供服务
在运行了为单个 OpenVINO 模型提供服务的简单用例之后，让我们探索多模型车辆分析管道的更高级场景。此管道利用 OpenVINO 模型服务器中的Directed Acyclic Graph功能。
此演示中的其余步骤需要 ‘mc ’ minio client binary并访问与兼容 S3的存储桶。有关详细信息，请参阅 Minio 快速入门。
首先，使用下面的车辆分析管道示例准备所有依赖项：
git clone https://github.com/openvinotoolkit/model_server
cd model_server/demos/vehicle_****ysis_pipeline/pythonmake 上面的代码用来下载所需的模型并生成自定义库以运行管道，然后将这些文件放在工作区目录中。
将文件**到可在集群内访问的与 S3 兼容的共享存储。在下面的示例中，S3 服务器别名为 mys3：
mc cp — recursive workspace/vehicle-detection-0202 mys3/models-repository/
mc cp — recursive workspace/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042 mys3/models-repository/
mc ls -r mys3
43MiB models-repository/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042/1/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042.bin
118KiB models-repository/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042/1/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042.xml
7.1MiB models-repository/vehicle-detection-0202/1/vehicle-detection-0202.bin
331KiB models-repository/vehicle-detection-0202/1/vehicle-detection-0202.xml 为了在 workspace/config.json 中使用以前创建的模型服务器配置文件，我们需要调整模型和自定义节点库的路径。
下面的命令将模型路径更改为我们的 S3 存储桶，并将自定义节点库更改为 /config 文件夹，该文件夹将作为 Kubernetes 配置映射挂载。
sed -i ‘s/\/workspace\/vehicle-detection-0202/s3:\/\/models-repository\/vehicle-detection-0202/g’ workspace/config.json
sed -i ‘s/\/workspace\/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042/s3:\/\/models-repository\/vehicle-attributes-recognition-barrier-0042/g’ workspace/config.json
sed -i ‘s/workspace\/lib/config/g’ workspace/config.json 接下来，将配置文件和自定义名称库添加到 Kubernetes 配置映射中：
kubectl create configmap ovms-pipeline --from-file=config.json=workspace/config.json \
--from-file=libcustom_node_model_zoo_intel_object_detection.so=workspace/lib/libcustom_node_model_zoo_intel_object_detection.so 现在，我们已准备好使用管道配置部署模型服务器。使用 kubectl 应用以下 ovms-pipeline.yaml 配置。
apiVersion: intel.com/v1alpha1
kind: ModelServer
metadata:
name: ovms-pipeline
spec:
image_name: openvino/model_server:latest
deployment_parameters:
replicas: 1
models_settings:
single_model_mode: false
config_configmap_name: "ovms-pipeline"
server_settings:
file_system_poll_wait_seconds: 0
log_level: "INFO"
service_parameters:
grpc_port: 8080
rest_port: 808
service_type: ClusterIP
models_repository:
storage_type: "s3"
aws_access_key_id: minioadmin
aws_secret_access_key: minioadmin
aws_region: us-east-1
s3_compat_api_endpoint: http://mys3.example.com:9000kubectl apply -f ovms-pipeline.yamlThat creates the service with the model server
kubectl get service
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
ovms-pipeline ClusterIP 10.99.53.175 <none> 8080/TCP,8081/TCP 26m 若要测试管道，我们可对单个模型使用与上一示例相同的客户端容器。从客户端容器 shell 内部，下载示例映像以进行分析：
curl https://raw.githubusercontent.com/openvinotoolkit/model_server/main/demos/common/static/images/cars/road1.jpg -o /tmp/road1.jpg 
cat >> /tmp/pipeline.py <<EOL
from ovmsclient
import make_grpc_clientimport numpy as np
client = make_grpc_client（“ovms-pipeline：8080”）with open（“/tmp/road1.jpg”， “rb”） as f： data = f.read（）
inputs = {“image”： data}
results = client.predict（inputs=input****odel_name=“multiple_vehicle_recognition”）
print（“Returned outputs：”，results.keys（））
EOL 使用以下命令运行预测：
python /tmp/pipeline.py
Returned outputs： dict_keys（['colors'， 'vehicle_coordinates'， 'types'， 'vehicle_images'， 'confidence_levels']） 上面的示例代码仅返回一个管道输出列表，而不进行数据解释。GitHub 上提供了更多用于车辆分析的客户端代码示例。
结论
OpenVINO 模型服务器使在 Kubernetes 环境中部署和管理推理服务变得容易。在这篇博客中，我们学习了如何使用 ovmsclient Python 库在单个模型方案和使用 DAG 管道的多个模型中运行预测。
大家可以在 https://github.com/openvinotoolkit/operator 上了解有关操作员的更多信息
另欢迎查看 https://docs.openvino.ai/2022.1/ovms_docs_demos.html 上使用OpenVINO Model Server的其他演示