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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``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"],
]
```
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