在已有一个模型之后，怎么在线部署成为服务。
模型部署的背景
当我们已经进行了一次模型训练，得到一个心仪的模型后，如果部署成服务，通俗的说，就是让这个模型让需要的人随时能使用。通俗的说，服务或者我们所谓的上线，可以理解为打包了一个商品把它放到货架上，谁有需要就通过特定的暗号来随用随拿。
例如按需的，用户通过手机、电脑等入口进行提问，服务能马上响应返回一个结果，这就是一个服务。当然了，我们不是前端客户端等，并不需要直接面向他们做成服务，只需要做一个能满足后端调用需求的服务就够了。因此，本文其实要谈的就是怎么把模型打包成一个服务，这个服务在部署后就能够供调用方随时使用了。
模型的开发和部署流程
这里一般会涉及两个流程，分别是离线流程和在线流程。
离线流程中的内容是不需要放在服务里的，主要涉及模型的训练和校验部分，这个过程相信大家都非常熟悉了，除了打包服务之外，别的东西相信大家都懂，具体如下：
- 数据收集
- 模型训练
- 模型验证
- 打包服务上线
另外一个是在线流程，在线其实就是一个提供服务，内部提供模型预测能力的过程，所以主要流程如下：
- 模型加载(一般每次启动一次就够)
- 模型预测
当然了，可能还有一些类似预热的操作，这里一切从简，不展开。
技术点
- 网络协议
所谓的网络协议，是指在网络通信过程中请求方和被请求方之间的通信协议，只有按照这份协议来通信才能生效，“协议”这两个字可以说用的非常传神了。算法服务常用的协议，基于rpc协议和基于http协议两种。
不谈原理，只谈优缺点和技术特点。RPC是一种比较严格但因为严格而传输效率比较高的方案，对于关系非常紧密的两个系统通常用RPC的方式传输，甚至希望达到“函数调用”级别的流畅感，这点相比http是有很大优势的。而HTTP则有更加灵活的方式，主要体现在字段和接口协议上，更灵活的接口协议非常适合大模块之间的通信。
算法角度，一般是这么考虑的：
- RPC的传输很丝滑，非常适合小模块之间的通信，模型一般是大方案里面的一个组件，所以其实模型服务用RPC进行传输非常合适。
- 对于算法的大模块，里面可能有各种规则、模型的大组合，这时候用HTTP协议能保证其和外界沟通的灵活性，例如算法多了新功能，不着急后端马上跟进完成接口开发。
所以更多情况下，对于单一的模型服务，一般采用RPC协议。
- RPC
RPC的选择其实不少，例如百度的BRPC、谷歌的GRPC，这里比较常用的。GRPC本身不是局限语言的，除了python，c++之类的其实都有工具，服务化本身也有很大好处，语言上并不约束请求方和被请求方一致，c++一样可以请求python，沟通非常通畅，从参与的c++项目和python项目来看，都可以选着GRPC直接用。
另外，需要提到的是，针对Java，通过比较常用的方式还是Dubbo这套RPC框架，可以和Spring集成。
- HTTP
HTTP本身不是一个很新的东西，计算机专业应该是基操了，结合简单的功能和外部支持，很快就能搞定一个HTTP。对于非计算机专业，学起来有些成本，但是结合文本其实入门门槛其实不是很高。
常用来做python的http服务的工具，主要是这3个，当然还有别的很多，可以在评论区推荐。
- flask
- tornado
- django
通过这种工具能轻松完成python模型的服务化，可以说是非常轻松了，文章后面我用flask写一个简单的服务，并用request工具写一个请求脚本带大家理解一下简单服务化的流程吧。
- 服务的负载均衡
说到服务化，很难不考虑负载均衡这个问题。所谓的负载均衡，主要发生在多个服务器或者是多进程之类的场景，为了保证能在线每秒几千几万甚至更多的请求，也就是所谓的并发，最好的方式就是增加服务器，每台机器部署同样的服务，说白了就是事太多了干不完那就招人，但是需要保证的是，每个人干的活要一样，不能招了人还盯着特定的一两个人干活，这肯定是不合理的，所以我们需要考虑的就是合理分配任务，保证大家都能干活，同时也能在有人生病的时候能对任务分配进行调整，保证不出现任务没完成的情况。
- 单机多进程
单机多进程是python中常用的单机提升并发的技术，最简单的方式就是多进程，一般的会用gunicon进行控制，来个教程链接自己看吧。
当然，类似grpc之类的，python是支持多个worker进行的，具体也可以去看grpc的文档，里面有详细介绍：
当然了，如果想自己写，当然也是可以的，python有自己的多进程和多线程工具（注意，python的多线程是伪多线程，对非CPU非密集型的任务，如爬虫才能有用，像模型服务肯定要用做多进程了），自己可以写。
- 多机房
多机房肯定就是多个服务了，我就介绍介绍zookeeper吧。
- zookeeper
我觉得菜鸟教程上的这玩意说的是比较好的：
- 一个典型的分布式数据一致性的解决方案，分布式应用程序可以基于它实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。——菜鸟教程。
学习链接
这套东西本身用来承接对GRPC服务的负载均衡非常合适，所以非常推荐能够学起来吧。
在线服务的要求
做了个服务，要上线，肯定要保证可用，具体可用上可以按照这几个角度来评估：
- 单机性能：耗时，端到端耗时，模型耗时，即大到整体，小到每个模块的耗时。
- 并发：能承受多少QPS（query per second），成功率等。
- 单机资源：你有几台机器，分别什么配置，CPUGPU内存等，这里基本其实充钱不充钱的问题。
我一直对BERT之类的方案谨慎，很核心的原因就在这里，难度非常大，单机耗时高（这几年通过硬件和编译技术有所下降）、机器资源占用过等，所以成熟的算法应该是要把这些因素考虑到里面去的。
一个极简栗子
那就来个简单的例子吧。这里的例子用我用的比较多的tornado，我就以他为例来简单讲讲。
首先肯定是要准备一个模型的推理类，里面需要包含这几个东西：
- 模型的初始化
- 模型的预测
另外，由于tornado的原因，还需要一个初始化函数和一个预测函数，初始化主要用于特定场景的模型初始化，形成全局变量，预测函数主要用在服务内执行模型函数，来看看具体代码吧：
class DemoModel():
# 写一个超简单的模型类
def __init__(self):
# 模型初始化
self.cal_number = 0
def predict(self, cal_number):
# 模型预测
self.cal_number += cal_number
return self.cal_number
def init():
global demo_model
demo_model = DemoModel()
init()
def predict(number):
return demo_model.predict(number)
if __name__ == "__main__":
print(predict(2))
print(predict(10))这里的模型类我写的非常简单，基本的包括初始化用的是初始化一个参数来定的，一般大家都是用的“load”之类的方式来加载模型，另一个则是预测函数，这里的预测函数我也写的也很简单，其实大都是模型的预测，大家能理解就好。
另外值得注意的是两个函数，一个是初始化函数，另一个是预测函数，前者是为了初始化一个“global”的demo_model对象，而另一个则是预测函数，在tornado打包模型的时候会用到。
这个完成了一个模型类，然后来看怎么用tornado包装一个模型。这里设计一些tornado的基本知识，基本入门可以看看这个，看完后直接上代码。
import tornado.web
import tornado.ioloop
from loguru import logger
import json
from nlu_model.util.server.demo_model import DemoModel, predict
class DemoModelServer(tornado.web.RequestHandler):
def post(self):
# 获取post方式的参数
recordid = self.get_argument("recordid", "TEST")
cal_number = self.get_argument("cal_number", -1)
request_body = json.loads(self.request.body.decode('utf-8'))
recordid = request_body.get("recordid", "TEST")
cal_number = request_body.get("cal_number", -1)
logger.info("[{}]request: {}".format(recordid, cal_number))
# 模型预测
result = predict(cal_number)
# 结果整理和返回
output_result = {"recordid": recordid, "result": result}
logger.info("[{}]response: {}".format(recordid, output_result))
self.write(output_result)
if __name__ == '__main__':
#创建一个应用对象
app = tornado.web.Application([(r'/demo',DemoModelServer)])
#绑定一个监听端口
app.listen(8081)
#启动web程序，开始监听端口的连接
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()这个tornado类里面只有一个函数，就是POST，即这个服务内部使用post来进行传输的，POST函数里其实就是整个数据处理的流程：
- 获取参数和整理参数
- 模型预测
- 结果整理和返回
流程非常清晰明确，大家可以根据这个格式去进行自己的拓展，例如数据合法性校验、模型和规则的协调等。
至于服务的启动，只需要在命令行里整这个就好了：
python server.py服务就算起来了，注意这里是不会运行结束的，而是像一个长期挂着，一旦有人请求，这里就会打日志，打的时候POST中内容。
这里面还有一件事，就是我们要测一下我们的服务是否OK，这里就需要一个模拟请求的工具，也就是一个用于测试的客户端，我这里用requests也写了一个：
import requests
import json
import random
recordid = str(int(random.random() * 100000000))
json_data = {'recordid':recordid, "cal_number": 5}
json_data = json.dumps(json_data)
response = requests.post("http://localhost:8081/demo", json_data)
print(response.json())这里模拟了一个recordid和一个cal_number的参数，然后用request去请求，这里的localhost表示本地，大家可以换成自己的ip或者是域名，demo是服务下的服务名，直接请求就可以得到结果。
python check_api.py首先可以看到check_api这打印的结果（多来几次）：
{'recordid': '77492467', 'result': 5}
{'recordid': '29791408', 'result': 10}
{'recordid': '46915366', 'result': 15}而另一侧我们去看看正在挂载着的服务打印了什么东西：
2021-12-18 19:48:57.251 | INFO | __main__:post:17 - [77492467]request: 5
2021-12-18 19:48:57.251 | INFO | __main__:post:21 - [77492467]response: {'recordid': '77492467', 'result': 5}
2021-12-18 19:49:12.529 | INFO | __main__:post:17 - [29791408]request: 5
2021-12-18 19:49:12.529 | INFO | __main__:post:21 - [29791408]response: {'recordid': '29791408', 'result': 10}
2021-12-18 19:49:27.939 | INFO | __main__:post:17 - [46915366]request: 5
2021-12-18 19:49:27.939 | INFO | __main__:post:21 - [46915366]response: {'recordid': '46915366', 'result': 15}得益于日志，我们看到了每次请求过程的输入和输出。
总结
本文给大家介绍了模型部署的最基本方案，告诉大家模型是怎么上线的，同时也给了大家一个很简单的demo级别的例子方便大家理解。当然还有很多复杂的组件没有和大家展开聊，例如模型数据的维护、日志系统等，日后有机会再说（这篇文章写了巨久）。
指的强调的是，这块东西对于一名算法工程师来说非常重要，大家可以根据我里面提到的名词进行更进一步的深入学习，另外对于一些服务方面的技术细节，大家需要看看计算机方面的数据进行补充，类似计算机网络。
