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-# Bert Service  
-## 简介
-### 为什么使用Bert Service
-开发者在进行NLP（自然语言处理）的时候常常需要获取文本的embedding（词向量），需要专门编写相应代码，且只能在本地进行。使用`Bert Service`能够将此过程转化为远程调用API，完成远程获取embedding。
-### 什么是Bert Service
-`Bert Service`是基于[Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)框架的快速部署模型远程计算服务方案，可将获取embedding的过程通过调用API接口的方式实现，减少了对机器资源的依赖。使用PaddleHub可在服务器上一键部署`Bert Service`服务，在另外的普通机器上通过客户端接口即可轻松的获取文本对应的embedding数据。  
-整体流程图如下：  
-![](../imgs/bs.png)
-### Bert Service的特点
-使用`Bert Service`能够帮助开发者在限制性较强的环境中有效获取embedding，常用于以下情景：  
-* 算力有限的集群环境中，可利用一台或几台高性能机器部署`Bert Service`服务端，为全部机器提供在线embedding功能。  
-* 实际的生产服务器不适宜承担大批量embedding工作，通过API接口可减少资源占用。  
-* 专注下游深度学习任务，可利用PaddleHub的`Bert Service`大幅减少embedding代码。  
-`Bert Service`具有几个突出的优点：  
-* 代码精短，易于使用。简单的pip安装方式，服务端仅需一行命令即可启动，客户端仅需一行代码即可获取embedding结果。  
-* 更高性能，更高效率。通过Paddle AnalysisPredictor API对模型的计算图进行优化，提升了计算速度并减小了显存占用。
-* 随"机"应变，灵活扩展。可根据机器资源选择不同数量的服务端，并根据实际需求快速、灵活地进行增减，同时支持各张显卡执行不同的模型计算任务。  
-* 删繁就简，专注任务。`Bert Service`基于PaddlePaddle和PaddleHub开发，将模型的下载和安装等管理工作交由PaddleHub，开发者可以专注于主要任务，还可以无缝对接PaddleHub继续进行文本分类、序列标注等下游任务。
-使用Bert Service搭建服务主要分为下面三个步骤：
-## Step1：准备环境
-### 环境要求  
-下表是使用`Bert Service`的环境要求，带有*号标志项为非必需依赖，可根据实际使用需求选择安装。  
-|项目|版本|说明|  
-|:-:|:-:|:-:|  
-|操作系统|Linux|目前仅支持Linux操作系统|  
-|PaddleHub|>=1.4.0|无|  
-|PaddlePaddle|>=1.6.1|若使用GPU计算，则对应使用PaddlePaddle-gpu版本|  
-|GCC|>=4.8|无|  
-|paddle-gpu-serving*|>=0.8.2|在`Bert Service`服务端需依赖此包|  
-|ujson*|>=1.35|在`Bert Service`客户端需依赖此包|  
-### 安装步骤
-a) 安装PaddlePaddle，利用pip下载CPU版本命令如下。GPU版本、Docker方式安装等其他更具体的安装过程见[开始使用PaddlePaddle](https://paddlepaddle.org.cn/install/quick)
-```shell
-$ # 安装paddlepaddle的CPU版本
-$ pip install paddlepaddle
-```
-b) 安装PaddleHub
-```shell
-$ pip install paddlehub
-```
-c) server端，需另外安装`paddle-gpu-serving`，以获取快速部署服务的能力
-```shell
-$ pip install paddle-gpu-serving
-```  
-d) client端，需另外安装ujson
-```shell
-$ pip install ujson
-```
-### 支持模型
-目前`Bert Service`支持的语义模型如下表，可根据需要选择模型进行部署embedding服务，未来还将支持更多模型。  
-|模型|网络|
-|:-|:-:|
-|[ernie](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ERNIE&en_category=SemanticModel)|ERNIE|
-|[ernie_tiny](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ernie_tiny&en_category=SemanticModel)|ERNIE tiny|
-|[ernie_v2_eng_large](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ernie_v2_eng_large&en_category=SemanticModel)|ERNIE 2.0|
-|[ernie_v2_eng_base](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ernie_v2_eng_base&en_category=SemanticModel)|ERNIE 2.0|
-|[roberta_wwm_ext_chinese_L-12_H-768_A-12](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=roberta_wwm_ext_chinese_L-12_H-768_A-12&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[roberta_wwm_ext_chinese_L-24_H-1024_A-16](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=roberta_wwm_ext_chinese_L-24_H-1024_A-16&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_wwm_ext_chinese_L-12_H-768_A-12](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_wwm_ext_chinese_L-12_H-768_A-12&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_uncased_L-12_H-768_A-12](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_uncased_L-12_H-768_A-12&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_uncased_L-24_H-1024_A-16](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_uncased_L-24_H-1024_A-16&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_cased_L-12_H-768_A-12](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_cased_L-12_H-768_A-12&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_cased_L-24_H-1024_A-16](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_cased_L-24_H-1024_A-16&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_multi_cased_L-12_H-768_A-12](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_multi_cased_L-12_H-768_A-12&en_category=SemanticModel)|BERT|
-|[bert_chinese_L-12_H-768_A-12](https://paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=bert_chinese_L-12_H-768_A-12&en_category=SemanticModel)|BERT|
-## Step2：启动服务端(server)
-### 简介
-server端接收client端发送的数据，执行模型计算过程并将计算结果返回给client端。  
-server端启动时会按照指定的模型名称从PaddleHub获取对应的模型文件进行加载，无需提前下载模型或指定模型路径，对模型的管理工作由PaddleHub负责。在加载模型后在指定的端口启动`BRPC`服务，保持端口监听，当接收到数据后便执行模型计算，并将计算结果通过`BRPC`返回并发送至client端。
-### 启动  
-使用PaddleHub的命令行工具可一键启动`Bert Service`，命令如下：
-```shell
-$ hub serving start bert_service -m ernie_tiny -p 8866 --use_gpu --gpu 0
-```
-启动成功则显示  
-```shell
-Server[baidu::paddle_serving::predictor::bert_service::BertServiceImpl] is serving on port=8866.
-```
-[整个启动过程动态图](https://github.com/ShenYuhan/ml-python/blob/master/short_start_fast.gif)
-其中各参数说明如下表：
-<div align="center">
-|参数|说明|是否必填|  
-|:--:|:--:|:----:|  
-|hub serving start bert_service|启动`Bert Service`服务端。|必填项|  
-|--module/-m|指定启动的模型，如果指定的模型不存在，则自动通过PaddleHub下载指定模型。|必填项|  
-|--port/-p|指定启动的端口，每个端口对应一个模型，可基于不同端口进行多次启动，以实现多个模型的服务部署。|必填项|  
-|--use_gpu|若指定此项则使用GPU进行工作，反之仅使用CPU。注意需安装GPU版本的PaddlePaddle。|非必填项，默认为不指定|  
-|--gpu|指定使用的GPU卡号，如未指定use_gpu则填写此项无效，每个服务对应一张卡，部署多个服务时需指定不同卡|非必填项，默认为0号显卡|  
-</div>
-### 关闭
-通过在启动服务端的命令行页面使用Ctrl+C终止`Bert Service`运行，关闭成功则显示：
-```shell
-Paddle Inference Server exit successfully!
-```
-## Step3：启动客户端(client)  
-### 简介
-client端接收文本数据，并获取server端返回的模型计算的embedding结果。  
-client端利用PaddleHub的语义理解任务将原始文本按照不同模型的数据预处理方案将文本ID化，并生成对应的sentence type、position、input masks数据，将这些信息封装成json数据，通过http协议按照指定的IP端口信息发送至server端，等待并获取模型生成结果。
-### 启动
-服务端类BSClient初始化方法原型为：
-```python
-BSClient.__init__(self,
-             module_name,
-             server,
-             max_seq_len=20,
-             show_ids=False,
-             do_lower_case=True,
-             retry=3)
-# 获取embedding方法原型为
-BSClient.get_result(self, input_text)  
-```  
-其中各参数说明如下表：  
-|参数|说明|类型|样例|  
-|:--:|:--:|:--:|:--:|  
-|module_name|指定使用的模型名称|string|"ernie"|  
-|server|要访问的server地址，包括ip地址及端口号|string|"127.0.0.1:8866"|  
-|max_seq_len|计算时的样例长度，样例长度不足时采用补零策略，超出此参数则超出部分会被截断|int|128|  
-|show_ids|是否展现数据预处理后的样例信息，指定为True则显示样例信息，反之则不显示|bool|False|  
-|do_lower_case|是否将英文字母转换成小写，指定为True则将所有英文字母转换为小写，反之则保持原状|bool|True|
-|retry|连接失败后的最大重试次数|int|3|  
-|input_text|输入文本，要获取embedding的原始文本|二维list类型，内部元素为string类型的文本|[['样例1'],['样例2']]|
-## Demo——利用Bert Service部署ernie_tiny在线embedding服务
-在这里，我们将展示一个实际场景中可能使用的demo，我们利用PaddleHub在一台GPU机器上部署`ernie_tiny`模型服务，并在另一台CPU机器上尝试访问，获取一首七言绝句的embedding。
-### Step1：安装环境依赖
-首先需要安装环境依赖，根据第2节内容分别在两台机器上安装相应依赖。  
-### Step2：启动Bert Service服务端
-确保环境依赖安装正确后，在要部署服务的GPU机器上使用PaddleHub命令行工具启动`Bert Service`服务端，命令如下：
-```shell
-$ hub serving start bert_service -m ernie_tiny --use_gpu --gpu 0 --port 8866
-```
-启动成功后打印
-```shell
-Server[baidu::paddle_serving::predictor::bert_service::BertServiceImpl] is serving on port=8866.
-```  
-这样就启动了`ernie_tiny`的在线服务，监听8866端口，并在0号GPU上进行任务。
-### Step3：使用Bert Service客户端进行远程调用  
-部署好服务端后，就可以用普通机器作为客户端测试在线embedding功能。
-首先导入客户端依赖。  
-```python
-from paddlehub.serving.bert_serving import bs_client
-```
-接着启动并初始化`bert service`客户端`BSClient`(这里的server为虚拟地址，需根据自己实际ip设置)
-```python
-bc = bs_client.BSClient(module_name="ernie_tiny", server="127.0.0.1:8866")
-```
-然后输入文本信息。
-```python
-input_text = [["西风吹老洞庭波"], ["一夜湘君白发多"], ["醉后不知天在水"], ["满船清梦压星河"], ]
-```
-最后利用客户端接口`get_result`发送文本到服务端，以获取embedding结果。
-```python
-result = bc.get_result(input_text=input_text)
-```
-这样，就得到了embedding结果(此处只展示部分结果)。
-```python
-[[0.9993321895599361, 0.9994612336158751, 0.9999646544456481, 0.732795298099517, -0.34387934207916204, ... ]]
-```
-客户端代码demo文件见[示例](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.7/demo/serving/bert_service/bert_service_client.py)。  
-运行命令如下：  
-```shell
-$ python bert_service_client.py
-```  
-[运行过程动态图](https://github.com/ShenYuhan/ml-python/blob/master/short_client_fast.gif)
-### Step4：关闭Bert Service服务端
-如要停止`Bert Service`服务端程序，可在其启动命令行页面使用Ctrl+C方式关闭，关闭成功会打印如下日志：
-```shell
-Paddle Inference Server exit successfully!
-```
-这样，我们就利用一台GPU机器就完成了`Bert Service`的部署，并利用另一台普通机器进行了测试，可见通过`Bert Service`能够方便地进行在线embedding服务的快速部署。  
-## 预训练模型一键服务部署
-除了`Bert Service`外，PaddleHub Serving还具有预训练模型一键服务部署功能，能够将预训练模型快捷部署上线，对外提供可靠的在线预测服务，具体信息请参见[Module Serving](./serving.md)。
-## FAQ  
-Q : 如何在一台服务器部署多个模型？  
-A : 可通过多次启动`Bert Service`，分配不同端口实现。如果使用GPU，需要指定不同的显卡。如同时部署`ernie`和`bert_chinese_L-12_H-768_A-12`，分别执行命令如下：  
-```shell
-$ hub serving start bert_service -m ernie -p 8866
-$ hub serving start bert_service -m bert_chinese_L-12_H-768_A-12 -p 8867
-```
-Q : 启动时显示"Check out http://yq01-gpu-255-129-12-00.epc.baidu.com:8887 in web
- browser."，这个页面有什么作用。  
-A : 这是`BRPC`的内置服务，主要用于查看请求数、资源占用等信息，可对server端性能有大致了解，具体信息可查看[BRPC内置服务](https://github.com/apache/incubator-brpc/tree/master/docs/cn)。
-Q : 为什么输入文本的格式为[["文本1"], ["文本2"], ]，而不是["文本1", "文本2", ]？  
-A : 因为Bert模型可以对一轮对话生成向量表示，例如[["问题1","回答1"],["问题2","回答2"]]，为了防止使用时混乱，每个样本使用一个list表示，一个样本list内部可以是1条string或2条string，如下面的文本：  
-```python
-input_text = [
-   ["你今天吃饭了吗","我已经吃过饭了"],
-   ["今天天气怎么样","今天天气不错"],
-]
-```