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使用OpenVINO Model Server在哪吒開發板上部署模型

英特爾物聯網 ? 來源:英特爾物聯網 ? 2024-11-01 14:19 ? 次閱讀

作者:

王國強 蘇州嘉樹醫療科技有限公司 算法工程師

指導:

顏國進 英特爾邊緣計算創新大使

1OpenVINO Model Server介紹

OpenVINO Model Server(OVMS)是一個高性能的模型部署系統,使用C++實現,并在Intel架構上的部署進行了優化,使用OpenVINO 進行推理,推理服務通過gPRC或REST API提供,使得部署新算法、AI實驗變得簡單。OVMS可以在Docker容器、裸機、Kuberntes環境中運行,這里我使用的是Docker容器。

130ceea0-9804-11ef-a511-92fbcf53809c.png131166e2-9804-11ef-a511-92fbcf53809c.png

2哪吒開發板Docker安裝

Ubuntu22.04上的Docker安裝可以參照官方文檔:

https://docs.docker.com/engine/install/

首先安裝依賴:

sudo apt update
sudo apt install ca-certificates curl

然后添加Docker的GPG密鑰,如果你的網絡可以正常訪問Docker可以通過下面的命令添加APT源:

sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
echo 
 "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu 
 $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | 
 sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt update

如果無法正常訪問,就需要換成國內鏡像源,這里以阿里源為例:

sudo curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=$(dpkg --print-architecture)] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt update

之后就可以通過apt安裝Docker,命令如下:

sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

安裝后可以通過以下命令驗證是否安裝成功:

sudo docker --version
sudo docker run hello-world

3拉取OpenVINOModel Server鏡像

各個版本的鏡像可以在OpenVINO 的Docker Hub上找到,我拉取了一個最新的帶有GPU環境的鏡像:

https://hub.docker.com/r/openvino/model_server/tags

sudo docker pull openvino/model_server:latest-gpu
sudo docker images
13227112-9804-11ef-a511-92fbcf53809c.png

4準備模型

首先在哪吒開發板上新建一個models文件夾,文件夾的結構如下,這里我在models文件夾下存放了resnet50和Transformer兩個模型,版本都為1,模型為OpenVINO IR格式。

13368fa8-9804-11ef-a511-92fbcf53809c.png

5啟動OpenVINO Model Server容器

在哪吒開發板上啟動帶有iGPU環境的OpenVINO Model Server容器命令如下:

sudo docker run -it --device=/dev/dri --group-add=$(stat -c "%g" /dev/dri/render* | head -n 1) -d -u $(id -u) -v $(pwd)/models:/models -p 9000:9000 openvino/model_server:latest-gpu --model_name Transformer --model_path /models/Transformer --port 9000 --target_device GPU

各個參數的含義可在官方文檔查看:https://docs.openvino.ai/2024/ovms_docs_parameters.html

容器啟動后可以通過以下命令查看容器ID、狀態信息等。

sudo docker ps
13569ec4-9804-11ef-a511-92fbcf53809c.png

這樣Transformer模型就通過OpenVINO Model Server部署在了哪吒開發板上。

6請求推理服務

接下來通過gRPC API訪問推理服務,以python為例,首先安裝ovmsclient包。

pip install ovmsclient

請求推理的代碼如下,這里在局域網的另一臺機器上請求哪吒開發板上的推理服務,10.0.70.164為哪吒開發板的ip地址。

import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
from ovmsclient import make_grpc_client


client = make_grpc_client("10.0.70.164:9000")


sum_time = 0
root_dir = './data/'
filelist = os.listdir(root_dir)
for file in filelist:
  start_time = time.perf_counter()
  sample = pd.read_csv(root_dir + file)['ForceValue'].values
  inputs = sample.reshape(1, -1).astype(np.float32)


  output = client.predict({"input": inputs}, "Transformer")
  end_time = time.perf_counter()
  sum_time += end_time - start_time
  result_index = np.argmax(output[0], axis=0)
  print('Infer results: ', result_index, '
Infer time: ', (end_time - start_time) * 1000, 'ms')
print('Average time: ', sum_time / len(filelist) * 1000, 'ms') 
137e9b04-9804-11ef-a511-92fbcf53809c.png

推理結果成功返回,平均推理時間12ms,如果換成更穩定的以太網速度應該會更快。

7總結

以上就是在哪吒開發板上使用OpenVINO(C++)推理模型,并通過OpenVINO Model Server進行模型部署的過程,可以看出OpenVINO的使用還是比較方便、簡潔的,推理速度也很快。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:使用 OpenVINO? Model Server 在哪吒開發板上部署模型|開發者實戰

文章出處:【微信號:英特爾物聯網,微信公眾號:英特爾物聯網】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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