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PaddlePaddle
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8555600f
编写于
11月 14, 2021
作者:
T
TeslaZhao
提交者:
GitHub
11月 14, 2021
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+234
-0
doc/C++Serving/Inference_Protocols_CN.md
doc/C++Serving/Inference_Protocols_CN.md
+234
-0
未找到文件。
doc/C++Serving/Inference_Protocols_CN.md
0 → 100644
浏览文件 @
8555600f
# Inference Protocols
C++ Serving基于BRPC进行服务构建,支持BRPC、GRPC、RESTful请求。请求数据为protobuf格式,详见
`core/general-server/proto/general_model_service.proto`
。本文介绍构建请求以及解析结果的方法。
## Tensor
Tensor可以装载多种类型的数据,是Request和Response的基础单元。Tensor的具体定义如下:
```
protobuf
message
Tensor
{
// VarType: INT64
repeated
int64
int64_data
=
1
;
// VarType: FP32
repeated
float
float_data
=
2
;
// VarType: INT32
repeated
int32
int_data
=
3
;
// VarType: FP64
repeated
double
float64_data
=
4
;
// VarType: UINT32
repeated
uint32
uint32_data
=
5
;
// VarType: BOOL
repeated
bool
bool_data
=
6
;
// (No support)VarType: COMPLEX64, 2x represents the real part, 2x+1
// represents the imaginary part
repeated
float
complex64_data
=
7
;
// (No support)VarType: COMPLEX128, 2x represents the real part, 2x+1
// represents the imaginary part
repeated
double
complex128_data
=
8
;
// VarType: STRING
repeated
string
data
=
9
;
// Element types:
// 0 => INT64
// 1 => FP32
// 2 => INT32
// 3 => FP64
// 4 => INT16
// 5 => FP16
// 6 => BF16
// 7 => UINT8
// 8 => INT8
// 9 => BOOL
// 10 => COMPLEX64
// 11 => COMPLEX128
// 20 => STRING
int32
elem_type
=
10
;
// Shape of the tensor, including batch dimensions.
repeated
int32
shape
=
11
;
// Level of data(LOD), support variable length data, only for fetch tensor
// currently.
repeated
int32
lod
=
12
;
// Correspond to the variable 'name' in the model description prototxt.
string
name
=
13
;
// Correspond to the variable 'alias_name' in the model description prototxt.
string
alias_name
=
14
;
// get from the Model prototxt
// VarType: FP16, INT16, INT8, BF16, UINT8
bytes
tensor_content
=
15
;
};
```
-
elem_type:数据类型,当前支持FLOAT32, INT64, INT32, UINT8, INT8, FLOAT16
|elem_type|类型|
|---------|----|
|0|INT64|
|1|FLOAT32|
|2|INT32|
|3|FP64|
|4|INT16|
|5|FP16|
|6|BF16|
|7|UINT8|
|8|INT8|
-
shape:数据维度
-
lod:lod信息,LoD(Level-of-Detail) Tensor是Paddle的高级特性,是对Tensor的一种扩充,用于支持更自由的数据输入。详见
[
LOD
](
../LOD_CN.md
)
-
name/alias_name: 名称及别名,与模型配置对应
### 构建FLOAT32数据Tensor
```
C
// 原始数据
std::vector<float> float_data;
Tensor *tensor = new Tensor;
// 设置维度,可以设置多维
for (uint32_t j = 0; j < float_shape.size(); ++j) {
tensor->add_shape(float_shape[j]);
}
// 设置LOD信息
for (uint32_t j = 0; j < float_lod.size(); ++j) {
tensor->add_lod(float_lod[j]);
}
// 设置类型、名称及别名
tensor->set_elem_type(1);
tensor->set_name(name);
tensor->set_alias_name(alias_name);
// 拷贝数据
int total_number = float_data.size();
tensor->mutable_float_data()->Resize(total_number, 0);
memcpy(tensor->mutable_float_data()->mutable_data(), float_datadata(), total_number * sizeof(float));
```
### 构建INT8数据Tensor
```
C
// 原始数据
std::string string_data;
Tensor *tensor = new Tensor;
for (uint32_t j = 0; j < string_shape.size(); ++j) {
tensor->add_shape(string_shape[j]);
}
for (uint32_t j = 0; j < string_lod.size(); ++j) {
tensor->add_lod(string_lod[j]);
}
tensor->set_elem_type(8);
tensor->set_name(name);
tensor->set_alias_name(alias_name);
tensor->set_tensor_content(string_data);
```
## Request
Request为客户端需要发送的请求数据,其以Tensor为基础数据单元,并包含了额外的请求信息。定义如下:
```
protobuf
message
Request
{
repeated
Tensor
tensor
=
1
;
repeated
string
fetch_var_names
=
2
;
bool
profile_server
=
3
;
uint64
log_id
=
4
;
};
```
-
fetch_vat_names: 需要获取的输出数据名称,在GeneralResponseOP会根据该列表进行过滤.请参考模型文件serving_client_conf.prototxt中的
`fetch_var`
字段下的
`alias_name`
。
-
profile_server: 调试参数,打开时会输出性能信息
-
log_id: 请求ID
### 构建Request
当使用BRPC或GRPC进行请求时,使用protobuf形式数据,构建方式如下:
```
C
Request req;
req.set_log_id(log_id);
for (auto &name : fetch_name) {
req.add_fetch_var_names(name);
}
// 添加Tensor
Tensor *tensor = req.add_tensor();
...
```
当使用RESTful请求时,可以使用JSON形式数据,具体格式如下:
```
JSON
{"tensor":[{"float_data":[0.0137,-0.1136,0.2553,-0.0692,0.0582,-0.0727,-0.1583,-0.0584,0.6283,0.4919,0.1856,0.0795,-0.0332],"elem_type":1,"name":"x","alias_name":"x","shape":[1,13]}],"fetch_var_names":["price"],"log_id":0}
```
## Response
Response为服务端返回给客户端的结果,包含了Tensor数据、错误码、错误信息等。定义如下:
```
protobuf
message
Response
{
repeated
ModelOutput
outputs
=
1
;
repeated
int64
profile_time
=
2
;
// Error code
int32
err_no
=
3
;
// Error messages
string
err_msg
=
4
;
};
message
ModelOutput
{
repeated
Tensor
tensor
=
1
;
string
engine_name
=
2
;
}
```
-
profile_time:当设置request->set_profile_server(true)时,会返回性能信息
-
err_no:错误码,详见
`core/predictor/common/constant.h`
-
err_msg:错误信息,详见
`core/predictor/common/constant.h`
-
engine_name:输出节点名称
|err_no|err_msg|
|---------|----|
|0|OK|
|-5000|"Paddle Serving Framework Internal Error."|
|-5001|"Paddle Serving Memory Alloc Error."|
|-5002|"Paddle Serving Array Overflow Error."|
|-5100|"Paddle Serving Op Inference Error."|
### 读取Response数据
```
C
uint32_t model_num = res.outputs_size();
for (uint32_t m_idx = 0; m_idx < model_num; ++m_idx) {
std::string engine_name = output.engine_name();
int idx = 0;
// 读取tensor维度
int shape_size = output.tensor(idx).shape_size();
for (int i = 0; i < shape_size; ++i) {
shape[i] = output.tensor(idx).shape(i);
}
// 读取LOD信息
int lod_size = output.tensor(idx).lod_size();
if (lod_size > 0) {
lod.resize(lod_size);
for (int i = 0; i < lod_size; ++i) {
lod[i] = output.tensor(idx).lod(i);
}
}
// 读取float数据
int size = output.tensor(idx).float_data_size();
float_data = std::vector<float>(
output.tensor(idx).float_data().begin(),
output.tensor(idx).float_data().begin() + size);
// 读取int8数据
string_data = output.tensor(idx).tensor_content();
}
```
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