使用bRPC和ONNX Runtime部署BERT模型

人工智能

2023-09-11 18:02:11

BERT模型服务化：使用bRPC和ONNX Runtime

什么是BERT模型？

BERT（来自Transformer的双向编码器表示）模型是一种强大的自然语言处理（NLP）模型，它利用大量文本数据进行训练。它能够理解单词之间的关系和上下文信息，使其在各种NLP任务中表现出色，例如文本分类、问答和机器翻译。

什么是ONNX？

ONNX（开放神经网络交换）是一种开放的模型交换格式，它允许跨不同的深度学习框架转换和部署模型。ONNX格式使模型能够在各种平台和设备上无缝运行，提高了模型的可用性和可移植性。

什么是bRPC？

bRPC（百度远程过程调用）是一个高性能的RPC（远程过程调用）框架，它简化了分布式系统中服务的创建和通信。bRPC以其速度、可靠性和扩展性而闻名，使开发人员能够轻松构建高效和可扩展的网络服务。

使用bRPC和ONNX Runtime将BERT模型服务化

将BERT模型转换为ONNX格式

要将BERT模型用于生产，需要将其转换为ONNX格式。可以使用onnx-export工具完成此操作，该工具允许将各种深度学习框架中的模型导出到ONNX格式。

构建BERT模型服务

接下来，使用ONNX Runtime构建BERT模型服务。ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，它可以高效地执行ONNX模型。这消除了对原始训练框架的依赖，使部署过程更加轻松。

部署BERT模型服务

使用Kubernetes等容器编排工具将BERT模型服务部署到生产环境中。容器编排工具有助于自动化部署过程，确保服务的高可用性和可扩展性。

使用Python示例

以下Python示例演示了使用bRPC和ONNX Runtime将BERT模型服务化的步骤：

import onnxruntime
import numpy as np
import grpc

# 1. 加载ONNX模型
onnx_model = onnxruntime.InferenceSession("bert.onnx")

# 2. 创建bRPC服务端
class BERTService(grpc.Servicer):
    def Predict(self, request, context):
        # 3. 对输入数据进行预处理
        input_ids = np.array(request.input_ids)
        attention_mask = np.array(request.attention_mask)

        # 4. 使用ONNX模型进行预测
        outputs = onnx_model.run(["output"], {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask})

        # 5. 返回预测结果
        return grpc.unary_unary_rpc_method_handler(
            lambda request, _: outputs[0].tolist()
        )

# 启动bRPC服务端
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
grpc.add_insecure_port(server, "[::]:50051")
server.add_service(BERTService.servicer(), BERTService.DESCRIPTOR)
server.start()
server.wait_for_termination()