最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署，尤其是在做服务器GPU环境部署时，遇到了不少坑。特意总结一下，当做前车之鉴。
1 系统背景
系统是ubuntu16.04
ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue
Ubuntu 16.04.5 LTS
l
或者
ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release
x86_64
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=16.04
DISTRIB_CODENAME=xenial
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 16.04.5 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION="16.04.5 LTS (Xenial Xerus)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 16.04.5 LTS"
VERSION_ID="16.04"
HOME_URL="http://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
VERSION_CODENAME=xenial
UBUNTU_CODENAME=xenial
显卡是Tesla的P40
ubuntu@ubuntu:~$ nvidia-smi
Thu Jan 3 16:53:36 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130 Driver Version: 384.130 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P40 Off | 00000000:3B:00.0 Off | 0 |
| N/A 34C P0 49W / 250W | 22152MiB / 22912MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 108329 C python 4963MiB |
| 0 133840 C tensorflow_model_server 17179MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
TensorFlow则是当下最新的1.12.0版本。
2 背景知识
在介绍如何部署之前，先来了解一下相关的概念。
2.1 TensorFlow Serving
参考资料
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案，一般来说在做算法训练后，都会导出一个模型，在应用中直接使用。
正常的思路是在flask这种web服务中嵌入tensorflow的模型，提供rest api的云服务接口。考虑到并发高可用性，一般会采取多进程的部署方式，即一台云服务器上同时部署多个flask，每个进程独享一部分GPU资源，显然这样是很浪费资源的。
Google提供了一种生产环境的新思路，他们开发了一个tensorflow-serving的服务，可以自动加载某个路径下的所有模型，模型通过事先定义的输入输出和计算图，直接提供rpc或者rest的服务。
- 一方面，支持多版本的热部署（比如当前生产环境部署的是1版本的模型，训练完成后生成一个2版本的模型，tensorflow会自动加载这个模型，停掉之前的模型）。
- 另一方面，tensorflow serving内部通过异步调用的方式，实现高可用，并且自动组织输入以批次调用的方式节省GPU计算资源。
因此，整个模型的调用方式就变成了：
客户端 ----> web服务(flask或者tornado) --grpc或者rest--> tensorflow serving
如果我们想要替换模型或者更新版本，只需要训练模型并将训练结果保存到固定的目录下就可以了。
2.2 Docker
参考资料：
docker简单来说就是一种容器技术，如果有做过技术支持的朋友肯定了解安装软件的痛苦——各种系统环境，导致各种安装报错...docker解决的问题就是，只要你再服务器上安装上docker，那么它会自动屏蔽所有的硬件信息，拉取一个镜像，就能直接启动提供服务。
搭建docker也很简单，如果是mac直接下载dmg文件就可以双击运行；如果是ubuntu直接运行
sudo apt-get install docker
不过Ubuntu安装后只能通过root使用，如果想让其他用户使用，需要调整docker组，细节百度一下即可。
常用的命令也比较少：
# 查看当前部署的服务
docker ps
# 运行一个容器服务
docker run
# 删除一个服务
docker kill xxx
2.3 Nvidia-docker
参考资料：
因为docker是虚拟在操作系统之上的，屏蔽了很多底层的信息。如果想使用显卡这种硬件，一种思路是docker直接把操作系统上的驱动程序和算法库映射到容器内，但是这样就丧失了可移植性。
另一种方法就是在docker启动的时候挂载一个类似驱动的插件——这就是nvidia-docker的作用。
总的来说，如果想要在docker中使用tensorflow-gpu，需要首先安装docker-ce（社区版，其他版本nvidia-docker不一定支持），然后安装nvidia-container-runtime，最后安装nvidia-docker2。
当使用的时候，需要直接指定nvidia-docker2运行, 如：
sudo nvidia-docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/home/ubuntu/data/east_serving/east_serving,target=/models/east -e MODEL_NAME=east -t tensorflow/serving:1.12.0-gpu &
3 部署实战
下面就进入部署的实战篇了：
3.1 DockerNvidia-Docker、Tensorflow部署
主要参考：
首先安装docker-ce：
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce
sudo service docker restart
如果之前安装了nvidia-docker1需要删除掉：
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker
修改docker的镜像地址vi /etc/docker/daemon.json：
{
"registry-mirrors":["https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com"]
}
然后重启docker配置服务systemctl restart docker.service。
更新nvidia-docker地址:
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
执行安装命令：
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
测试：
ubuntu@ubuntu:~$ sudo nvidia-docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
Thu Jan 3 09:52:06 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130 Driver Version: 384.130 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P40 Off | 00000000:3B:00.0 Off | 0 |
| N/A 35C P0 49W / 250W | 22152MiB / 22912MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+
可以看到，已经能再docker内部看到显卡的使用信息了。
在docker容器外，执行nvidia-smi可以看到有个tensorflow serving的服务
ubuntu@ubuntu:~$ nvidia-smi
Thu Jan 3 17:52:43 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130 Driver Version: 384.130 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P40 Off | 00000000:3B:00.0 Off | 0 |
| N/A 35C P0 49W / 250W | 22152MiB / 22912MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 108329 C python 4963MiB |
| 0 133840 C tensorflow_model_server 17179MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
注意正常需要配置docker占用的显存比例！
4 总结
搞深度学习还是需要全栈基础的，涉及到各种linux底层动态库、硬件、容器等等相关的知识，虽然踩了不少坑，但是很多概念性的东西都得到了实践，这才是工作最大的意义。