Dubhe/tianshu_serving/README.md

• 云端Serving代码
• 介绍

云端Serving代码

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介绍

• 支持oneflow、tensorflow、pytorch三种框架模型部署
  

  1、通过如下命令启动http在线推理服务

    ```
    python http_server.py  --platform='框架名称' --model_path='模型地址'
  
    ```   
  

  通过访问localhost:5000/docs进入swagger页面，调用localhost:5000/inference进行图片上传得道推理结果，结果如下所示：

   ```
    {
        "image_name": "哈士奇.jpg",
        "predictions": [
            {
                "label": "Eskimo dog, husky",
                "probability": "0.679"
            },
            {
                "label": "Siberian husky",
                "probability": "0.213"
            },
            {
                "label": "dogsled, dog sled, dog sleigh",
                "probability": "0.021"
            },
            {
                "label": "malamute, malemute, Alaskan malamute",
                "probability": "0.006"
            },
            {
                "label": "white wolf, Arctic wolf, Canis lupus tundrarum",
                "probability": "0.001"
            }
        ]
    }
  
   ```
  

  2、同理通过如下命令启动grpc在线推理服务

    ```
    python grpc_server.py  --platform='框架名称' --model_path='模型地址'
  
    ``` 
  

  再启动grpc_client.py进行上传图片推理得道结果，或者根据ip端口自行编写grpc客户端

  3、支持多模型部署，可以自行配置config文件夹下的model_config_file.json进行多模型配置，启动http或grpc时输入不同的模型名称即可，或者自行修改inference接口入参来达到启动单一服务多模型推理的功能

• 支持分布式模型部署推理
  

  需要推理大量图片时需要分布式推理功能，执行如下命令：

    ```
    python batch_server.py  --platform='框架名称' --model_path='模型地址' --input_path='批量图片地址' --output_path='输出JSON文件地址'
  
    ``` 
  

  输入的所有图片保存在input文件夹下，输入json文件保存在output_path文件夹，json名称与图片名称对应

• 代码还包含了各种参数配置，日志文件输出、是否启用TLS等