Web 服务器推理

Web 服务器是一个系统，它等待请求并在请求到达时提供服务。这意味着你可以在 Web 服务器上使用 Pipeline 作为推理引擎，因为你可以使用迭代器（类似于你如何迭代数据集）来处理每个传入的请求。

但是，使用 Pipeline 设计 Web 服务器是独特的，因为它们从根本上是不同的。Web 服务器是多路复用的（多线程、异步等），以并发处理多个请求。另一方面，Pipeline 及其底层模型并非为并行性而设计，因为它们占用大量内存。最好在 Pipeline 运行时或执行计算密集型作业时为其提供所有可用资源。

本指南展示了如何通过使用 Web 服务器来处理接收和发送请求的较轻负载，并使用单线程来处理运行 Pipeline 的较重负载，从而解决这种差异。

创建服务器

Starlette 是一个用于构建 Web 服务器的轻量级框架。你可以使用任何你喜欢的其他框架，但你可能需要对下面的代码进行一些更改。

在开始之前，请确保已安装 Starlette 和 uvicorn。

!pip install starlette uvicorn

现在你可以在 server.py 文件中创建一个简单的 Web 服务器。关键是仅加载模型一次，以防止不必要的模型副本消耗内存。

创建一个 pipeline 来填充掩码标记 [MASK]。

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route
from transformers import pipeline
import asyncio

async def homepage(request):
    payload = await request.body()
    string = payload.decode("utf-8")
    response_q = asyncio.Queue()
    await request.app.model_queue.put((string, response_q))
    output = await response_q.get()
    return JSONResponse(output)

async def server_loop(q):
    pipeline = pipeline(task="fill-mask",model="google-bert/bert-base-uncased")
    while True:
        (string, response_q) = await q.get()
        out = pipeline(string)
        await response_q.put(out)

app = Starlette(
    routes=[
        Route("/", homepage, methods=["POST"]),
    ],
)

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    q = asyncio.Queue()
    app.model_queue = q
    asyncio.create_task(server_loop(q))

使用以下命令启动服务器。

uvicorn server:app

使用 POST 请求查询服务器。

curl -X POST -d "Paris is the [MASK] of France." http://localhost:8000/
[{'score': 0.9969332218170166,
  'token': 3007,
  'token_str': 'capital',
  'sequence': 'paris is the capital of france.'},
 {'score': 0.0005914849461987615,
  'token': 2540,
  'token_str': 'heart',
  'sequence': 'paris is the heart of france.'},
 {'score': 0.00043787318281829357,
  'token': 2415,
  'token_str': 'center',
  'sequence': 'paris is the center of france.'},
 {'score': 0.0003378340043127537,
  'token': 2803,
  'token_str': 'centre',
  'sequence': 'paris is the centre of france.'},
 {'score': 0.00026995912776328623,
  'token': 2103,
  'token_str': 'city',
  'sequence': 'paris is the city of france.'}]

请求排队

服务器的排队机制可以用于一些有趣的应用，例如动态批处理。动态批处理首先累积多个请求，然后再使用 Pipeline 处理它们。

下面的示例以伪代码编写，以提高可读性而不是性能，特别是，你会注意到

没有批量大小限制。
超时在每次队列获取时都会重置，因此你最终可能会等待比 timeout 值长得多的时间才处理请求。这也会将第一个推理请求延迟该时间量。即使队列为空，Web 服务器始终等待 1 毫秒，这是效率低下的，因为这段时间可以用来启动推理。但是，如果批处理对你的用例至关重要，这可能是有意义的。

最好只有一个 1 毫秒的截止时间，而不是在每次获取时都重置它。

(string, rq) = await q.get()
strings = []
queues = []
while True:
    try:
        (string, rq) = await asyncio.wait_for(q.get(), timeout=0.001)
    except asyncio.exceptions.TimeoutError:
        break
    strings.append(string)
    queues.append(rq)
strings
outs = pipeline(strings, batch_size=len(strings))
for rq, out in zip(queues, outs):
    await rq.put(out)

错误检查

在生产环境中，很多事情都可能出错。你可能会耗尽内存、空间不足、无法加载模型、模型配置不正确、查询不正确等等。

添加 try...except 语句有助于将这些错误返回给用户以进行调试。请记住，如果你不应该泄露某些信息，这可能存在安全风险。

熔断

当服务器过载时，尝试返回 503 或 504 错误，而不是强迫用户无限期等待。

实现这些错误类型相对简单，因为它只是一个队列。查看队列大小以确定何时开始返回错误，以避免服务器在负载下崩溃。

阻塞主线程

PyTorch 不支持异步感知，因此计算将阻塞主线程的运行。

因此，最好在自己单独的线程或进程中运行 PyTorch。当单个请求的推理时间特别长（超过 1 秒）时，这一点更为重要，因为这意味着推理期间的每个查询都必须等待 1 秒才能收到错误。

动态批处理

动态批处理在正确的设置中使用时可能非常有效，但当你一次只传递 1 个请求时，它不是必需的（有关更多详细信息，请参阅批量推理）。

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