Tensorflow Serving Tutorial

in Data on Deep-Learning


딥러닝 모델을 만들면, 만들고 끝!이 아닌 Product에 모델을 배포해야 합니다. 이 모델을 추가하는 과정을 어떻게 할 수 있을까요? 그리고 직접 API를 만드는 것과 Tensorflow Serving API을 사용하는 것의 차이점은 무엇일까요? 이런 궁금증을 해결하기 위해 다양한 자료를 보고 정리한 글입니다. 시리즈물로 정리할 예정이며 이번 글에선 Tensorflow Serving Tutorial에 대해서만 작성했습니다. 잘못된 내용이 있으면 말씀해 주세요!!!

수정 사항

  • 2019.09.01
    • 글을 작성할 당시엔 estimator가 많이 사용되지 않아 그 예제를 작성하진 않았습니다. 요샌 estimator도 많이 사용되는데, 관련해서 flask-tensorflow estimator로 serving하는 Repo를 발견해 공유드립니다
    • 차금강님의 flask-tensorflow Github
    • 깔끔하게 코드를 작성해주셔서 매우 유용합니다 :)

관련 글

  • Tensorflow Serving Tutorial(현재 글)
  • Tensorflow Serving My Model
  • Serving with Google CloudML
  • Serving with Flask

Model Serving

  • Model Serving한다는 것은 inference를 의미. 대표적인 3가지 방법
  • Tensorflow Serving
    • Python : tensorflow-serving-api 사용
    • 다른 언어 : bazel 빌드
    • Serving시 Python 사용하면 퍼포먼스가 상대적으로 좋지 않음
    • 어려운 이유
      • C++ code. Tensorflow 사용하는 사람들은 대부분 Python만 익숙
      • Kubernetes, gRPC, bazel? 모르는 용어 투성이
      • Compile 필요하고 오래 걸림
  • Google Cloud CloudML
    • 장점 : 쉬움! CloudML이 다 해줌
    • 단점 : 비용 발생
  • Flask를 사용한 API
    • 장점 : 빠르게 Prototype 만들 때 사용 가능
    • 단점 : 초당 API Request가 많은 대용량 서비스라면 사용하기 힘듬(퍼포먼스 이슈)
  • 정리하면 Tensorflow Serving보다 다른 방법(CloudML, Flask)은 상대적으로 쉬운 편이고, CloudML은 노드 시간당 비용이 발생하고, Flask 사용한 방법은 대용량 Request에 버티기 힘듬
  • 결국 주어진 상황에 따라 선택하면 될 듯(유저에게 사용하는 API가 아니고, 사내 자동화를 위해서라면 초당 Request가 적을테니 Flask 사용해도 OK)

Architecture

  • 파란색 : Client
  • 초록색 : Server
  • 연두색 : 여러 Model들(v1, v2 …)
  • gRPC
    • RPC의 일종
    • GET / POST만 존재

Component

  • Servables
    • 클라이언트가 계산을 수행하는데 사용하는 기본 object(perform computation)
    • model 저장
    • 4개의 component의 중심
  • Loaders
    • servable(model)의 life cycle을 관리
    • manager를 위한 임시 저장소(temporary storage for the manager)
  • Sources
    • contain servables
    • gateway
    • loader로 올림
    • 모델의 다른 버전을 track
  • Managers
    • full lifecycle 관리

Install

  • 1) Bazel
  • 2) Tensorflow-serving-api

(공통) Ubuntu(Docker)

  • docker ubuntu 16.04 이미지를 통해 컨테이너 실행
  • Dockerfile
FROM ubuntu:16.04
		
RUN apt-get update && apt-get install -y software-properties-common && add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa && \
    apt-get update && apt-get install -y python3.6 python3.6-dev python3-pip git 
	
RUN ln -sfn /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python3 && ln -sfn /usr/bin/python3 /usr/bin/python && ln -sfn /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip
  • build
docker build -t docker-ubuntu16-python3.6 .
  • docker run
docker run -it docker-ubuntu16-python3.6 bash

1) Bazel

  • 소스코드 직접 빌드시 사용
  • Bazel 0.5.4 이상 version
  • 필요한 패키지 설치
sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip

wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.15.0/bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh
  • Installer 실행
chmod +x bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh --user
  • Environment 설정
export PATH="$PATH:$HOME/bin"

gRPC

  • dependencies 설치
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
        automake \
        build-essential \
        curl \
        libcurl3-dev \
        git \
        libtool \
        libfreetype6-dev \
        libpng12-dev \
        libzmq3-dev \
        pkg-config \
        python-dev \
        python-numpy \
        python-pip \
        software-properties-common \
        swig \
        zip \
        zlib1g-dev
  • gRPC 설치
pip3 install grpcio
  • tensorflow serving clone
git clone --recursive https://github.com/tensorflow/serving
  • bazel build(뒤에 … 꼭 포함해야 함)
cd serving
bazel build -c opt --local_resources 5000,1.0,1.0 tensorflow_serving/…

2) Tensorflow-serving-api

  • Bazel을 설치하지 않고(=빌드하지 않고) 그냥 Python에서 사용하고 싶은 경우
  • Tensorflow Serving 배포 URI를 패키지 소스로 추가
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list

curl https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | sudo apt-key add -
  • TensorFlow ModelServer 설치
sudo apt-get update && sudo apt-get install tensorflow-model-server
  • 공식적으론 Python2만 지원, 비공식적으로 Python3 존재
  • 설치(Python2)
pip3 install tensorflow-serving-api
  • 설치(Python3)
pip3 install tensorflow-serving-api-python3

Test

  • serving에서 제공하는 sample 모델 사용
  • tensorflow_model_server를 띄운 상태에서 Client가 Request
  • 설치와 마찬가지로 1) Bazel 2) tensorflow-serving-api로 나눠서 설명

공통

  • Sample Model 다운(serving folder에서 실행)
python tensorflow_serving/example/mnist_saved_model.py /tmp/mnist_model
  • model_base_path에 model.pb 파일과 variables 폴더를 저장하면 됨. saved_model github 참고해서 구현

1) Bazel

  • Tensorflow server 실행
bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=mnist --model_base_path=/tmp/mnist_model/
  • Client Request
bazel-bin/tensorflow_serving/example/mnist_client --num_tests=1000 --server=localhost:9000

2) Tensorflow-serving-api

  • python을 사용했지만 3점대(python3)도 몇가지 문법만 수정하면 정상 작동함!
  • Tensorflow server 실행
tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=mnist --model_base_path=/tmp/mnist_model/
  • Client Request
python tensorflow_serving/example/mnist_client.py --num_tests=1000 --server=localhost:9000
  • 동시에 여러 모델을 추가하고 싶을 경우 config file 생성하고 실행 시 model_config_file path 지정
model_config_list: {
  config: {
    name: "Model1",
    base_path: "/path/to/model1",
    model_platform: "tensorflow"
  },
  config: {
    name: "Model2",
    base_path: "/path/to/model1",
    model_platform: "tensorflow"
  },
}
  • 실행
bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server --port=9000 --model_config_file=<path_to_your_config_on_disk>

Reference


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