PaddleServing：从模型到部署，轻松实现高性能在线服务

一、PaddleServing部署

PaddleServing是基于飞桨框架（PaddlePaddle）的分布式在线服务开发框架，提供了一整套从模型到部署的解决方案。PaddleServing提供了一个统一的部署框架，在支持多种推理引擎和运行时的同时，还可以对模型进行优化和线上部署。因此，PaddleServing在实际应用中具有较高的价值。

在使用PaddleServing进行部署时，我们只需要完成以下三个步骤：

1. 模型导出：在使用PaddleServing之前，需要先在PaddlePaddle中完成模型的训练和导出。
2. 模型部署：使用PaddleServing提供的部署框架部署模型。
3. 部署测试：测试部署效果，可以使用Python API或者HTTP API。

通过这三个步骤，就可以实现高效快速地将PaddlePaddle训练好的模型部署到PaddleServing上。

# 导出模型
from paddle_serving_client import *
fetch_names = ["fc_1.tmp_2"]
feed_names = ["image"]
data = [{"image": np.ones(shape=(1, 3, 224, 224), dtype="float32")}]
client = Client()
client.load_client_config("serving_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9393"])
result = client.predict(feed=data, fetch=fetch_names, batch=True)
print(result)

二、PaddleServing部署的模型阈值

在使用PaddleServing进行部署时，我们还可以设置模型的阈值即可控制模型推理的选择。

在代码实现方面，可以通过在配置文件中添加阈值项，如下所示：

# 定义模型阈值
thresholds {
    item {
        key: "car"
        value: 0.9
    }
    item {
        key: "bus"
        value: 0.8
    }
}

设置模型阈值之后，就可以在推理时控制推理结果的选择，具体代码如下：

# 测试模型阈值
from paddle_serving_client import *
fetch_names = ["fc_1.tmp_2", "label"]
feed_names = ["image"]
data = [{"image": np.ones(shape=(1, 3, 224, 224), dtype="float32")}]
client = Client()
client.load_client_config("serving_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9393"])
result = client.predict(feed=data, fetch=fetch_names, batch=True)
print(result)

三、PaddleServing线程数

在PaddleServing中，线程数是一个影响推理速度的重要参数。一般情况下，线程数越多，可以并行处理的请求就越多，推理速度也就越快。

在代码实现方面，可以通过修改配置文件中的服务线程数项进行设置，如下所示：

# 定义服务线程数
general_model_config {
    model_filename: "serving_server/models/mymodel"
    params_filename: "serving_server/params/mymodel"
    ...
    min_subgraph_size: 10
    ...
    max_concurrency: 300
}

使用PaddleServing进行部署时，也可以通过以下代码设置线程数：

# 测试线程数
from paddle_serving_client import *
fetch_names = ["fc_1.tmp_2"]
feed_names = ["image"]
data = [{"image": np.ones(shape=(1, 3, 224, 224), dtype="float32")}]
client = Client()
client.load_client_config("serving_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9393"])
client.set_prediction_timeout(5000)
handle = client.predict_async(feed=data, fetch=fetch_names)
result = handle.get_result()
print(result)

四、PaddleServing速度慢

在使用PaddleServing进行推理时，有些用户可能会发现推理速度较慢。这时，我们可以从以下几个方面来优化：

1. 使用多线程：在PaddleServing的部署过程中，可以设置线程数，增加并行处理的请求数量。
2. 使用优化后的模型：在使用PaddlePaddle训练模型时，选择合适的优化策略，可以显著提高模型的速度。
3. 使用更高效的推理引擎：在PaddleServing中，可以使用多个推理引擎，如GRPC等，可以选择最适合自己的推理引擎来进行推理。

五、PaddleServing部署模型

在使用PaddleServing进行部署时，我们需要将模型进行优化，以便于更好地适应线上部署的环境。这些优化包括：

1. 减少模型大小：我们可以通过量化、剪枝等方法，将模型大小降低到最小。
2. 提高模型推理速度：我们可以通过使用MKLDNN加速库、TensorRT等加速工具，提高模型的推理速度。
3. 适应不同的硬件平台：我们可以根据自己的需求选择不同的硬件加速器，如GPU、FPGA、ASIC等。

在PaddleServing中，我们可以使用以下命令对模型进行部署和优化:

python tools/export_model.py \
    --model ${MODEL} \
    --preprocess ${PREPROCESS} \
    --output_dir ${OUTPUT_DIR} \
    --version ${VERSION} \
    --port ${PORT} \
    --server ${SERVER} \
    --gpu_id ${GPU_ID} \
    --opset_version 11 \
    --quantized True \
    --optimized_model True

六、PaddleServing和inference

PaddleServing和Paddle Inference是两个不同的模块，PaddleServing主要用于在线部署，而Paddle Inference则主要用于离线推理。

在使用Paddle Inference时，用户只需要使用Python API就可以完成模型的加载和推理，而使用PaddleServing时，不能直接使用Python API进行部署，需要使用PaddleServing专用的部署框架进行部署。

在实际应用中，选择合适的模块进行推理可以提高推理速度和效果。

七、PaddleServing pipeline性能

在使用PaddleServing进行推理时，我们可以使用Pipeline来提高模型的性能。Pipeline是PaddleServing中用于处理大规模数据时的一种部署方式，可以将数据分批处理，从而提高处理性能。

在使用PaddleServing进行部署时，可以通过以下代码实现Pipeline：

# 测试Pipeline性能
from paddle_serving_client import *
from paddle_serving_client.utils.multi_thread_utils import MultiThreadRunner
import numpy as np

fetch_names = ["fc_1.tmp_2"]
feed_names = ["image"]
data = [{"image": np.ones(shape=(1, 3, 224, 224), dtype="float32")}]
client = Client()
client.load_client_config("serving_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9393"])
multithread_tester = MultiThreadRunner()
multithread_tester.run(client, data, concurrency=10)

八、PaddleServing gRPC

在PaddleServing中，可以使用gRPC作为推理引擎，提高模型的推理速度和效率。

在代码实现方面，我们需要进行以下操作：

1. 在配置文件中添加gRPC服务及其相关参数。
2. 在代码中调用gRPC服务。

# 测试gRPC服务
from paddle_serving.client import PaddleServingClient
import numpy as np

fetch = ["fc_1.tmp_2"]
feed = {"image": np.ones(shape=(1, 3, 224, 224), dtype="float32")}
client = PaddleServingClient()
client.load_client_config("serving_client/serving_client_conf.prototxt")
client.connect(["127.0.0.1:9393"])
result = client.predict(feed=feed, fetch=fetch)
print(result)

总结

通过对PaddleServing的多个方面进行阐述，我们可以看出PaddleServing作为在线服务开发框架，具有很高的价值和实用性。在实际应用中，我们可以通过优化模型、调整线程数和使用gRPC等多种方式来提高模型的推理速度和效率。