From 8c5f03a43fe1ee153eeb9d7b941a71e4028a6f9c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: guru4elephant <guru4elephant@gmail.com>
Date: Sat, 7 Mar 2020 22:55:41 +0800
Subject: [PATCH] simplify bert reader and add benchmark scripts for bert,
 refine some basic api

---
 python/examples/bert/batching.py              |   126 +
 python/examples/bert/benchmark.py             |    85 +-
 python/examples/bert/bert_reader.py           |    55 +
 python/examples/bert/bert_web_service.py      |    37 +
 python/examples/bert/vocab.txt                | 21128 ++++++++++++++++
 python/examples/imdb/benchmark.py             |     2 +-
 python/paddle_serving_server_gpu/__init__.py  |    24 +-
 python/paddle_serving_server_gpu/serve.py     |    37 +-
 python/paddle_serving_server_gpu/web_serve.py |    43 +-
 .../paddle_serving_server_gpu/web_service.py  |    99 +-
 10 files changed, 21501 insertions(+), 135 deletions(-)
 create mode 100644 python/examples/bert/batching.py
 create mode 100644 python/examples/bert/bert_reader.py
 create mode 100644 python/examples/bert/bert_web_service.py
 create mode 100644 python/examples/bert/vocab.txt

diff --git a/python/examples/bert/batching.py b/python/examples/bert/batching.py
new file mode 100644
index 00000000..5ec5f320
--- /dev/null
+++ b/python/examples/bert/batching.py
@@ -0,0 +1,126 @@
+#coding:utf-8
+#   Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Mask, padding and batching."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import numpy as np
+
+
+def prepare_batch_data(insts,
+                       total_token_num,
+                       max_seq_len=128,
+                       pad_id=None,
+                       cls_id=None,
+                       sep_id=None,
+                       mask_id=None,
+                       return_input_mask=True,
+                       return_max_len=True,
+                       return_num_token=False):
+    """
+    1. generate Tensor of data
+    2. generate Tensor of position
+    3. generate self attention mask, [shape: batch_size *  max_len * max_len]
+    """
+
+    batch_src_ids = [inst[0] for inst in insts]
+    batch_sent_ids = [inst[1] for inst in insts]
+    batch_pos_ids = [inst[2] for inst in insts]
+    labels_list = []
+    # compatible with squad, whose example includes start/end positions,
+    # or unique id
+
+    for i in range(3, len(insts[0]), 1):
+        labels = [inst[i] for inst in insts]
+        labels = np.array(labels).astype("int64").reshape([-1, 1])
+        labels_list.append(labels)
+
+    out = batch_src_ids
+    # Second step: padding
+    src_id, self_input_mask = pad_batch_data(
+        out, pad_idx=pad_id, max_seq_len=max_seq_len, return_input_mask=True)
+    pos_id = pad_batch_data(
+        batch_pos_ids,
+        pad_idx=pad_id,
+        max_seq_len=max_seq_len,
+        return_pos=False,
+        return_input_mask=False)
+    sent_id = pad_batch_data(
+        batch_sent_ids,
+        pad_idx=pad_id,
+        max_seq_len=max_seq_len,
+        return_pos=False,
+        return_input_mask=False)
+
+    return_list = [src_id, pos_id, sent_id, self_input_mask] + labels_list
+
+    return return_list if len(return_list) > 1 else return_list[0]
+
+
+def pad_batch_data(insts,
+                   pad_idx=0,
+                   max_seq_len=128,
+                   return_pos=False,
+                   return_input_mask=False,
+                   return_max_len=False,
+                   return_num_token=False,
+                   return_seq_lens=False):
+    """
+    Pad the instances to the max sequence length in batch, and generate the
+    corresponding position data and input mask.
+    """
+    return_list = []
+    #max_len = max(len(inst) for inst in insts)
+    max_len = max_seq_len
+    # Any token included in dict can be used to pad, since the paddings' loss
+    # will be masked out by weights and make no effect on parameter gradients.
+
+    inst_data = np.array([
+        list(inst) + list([pad_idx] * (max_len - len(inst))) for inst in insts
+    ])
+    return_list += [inst_data.astype("int64").reshape([-1, max_len, 1])]
+
+    # position data
+    if return_pos:
+        inst_pos = np.array([
+            list(range(0, len(inst))) + [pad_idx] * (max_len - len(inst))
+            for inst in insts
+        ])
+
+        return_list += [inst_pos.astype("int64").reshape([-1, max_len, 1])]
+
+    if return_input_mask:
+        # This is used to avoid attention on paddings.
+        input_mask_data = np.array(
+            [[1] * len(inst) + [0] * (max_len - len(inst)) for inst in insts])
+        input_mask_data = np.expand_dims(input_mask_data, axis=-1)
+        return_list += [input_mask_data.astype("float32")]
+
+    if return_max_len:
+        return_list += [max_len]
+
+    if return_num_token:
+        num_token = 0
+        for inst in insts:
+            num_token += len(inst)
+        return_list += [num_token]
+
+    if return_seq_lens:
+        seq_lens = np.array([len(inst) for inst in insts])
+        return_list += [seq_lens.astype("int64").reshape([-1, 1])]
+
+    return return_list if len(return_list) > 1 else return_list[0]
diff --git a/python/examples/bert/benchmark.py b/python/examples/bert/benchmark.py
index 9e8af21c..dd11f124 100644
--- a/python/examples/bert/benchmark.py
+++ b/python/examples/bert/benchmark.py
@@ -1,3 +1,5 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
 # Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
 #
 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
@@ -12,54 +14,53 @@
 # See the License for the specific language governing permissions and
 # limitations under the License.
 
+from __future__ import unicode_literals, absolute_import
+import os
 import sys
+import time
 from paddle_serving_client import Client
-from paddle_serving_client.metric import auc
 from paddle_serving_client.utils import MultiThreadRunner
-import time
-from bert_client import BertService
+from paddle_serving_client.utils import benchmark_args
+from batching import pad_batch_data
+import tokenization
+import requests
+import json
+from bert_reader import BertReader
 
+args = benchmark_args()
 
-def predict(thr_id, resource):
-    bc = BertService(
-        model_name="bert_chinese_L-12_H-768_A-12",
-        max_seq_len=20,
-        do_lower_case=True)
-    bc.load_client(resource["conf_file"], resource["server_endpoint"])
-    thread_num = resource["thread_num"]
-    file_list = resource["filelist"]
-    line_id = 0
-    result = []
-    label_list = []
-    dataset = []
-    for fn in file_list:
-        fin = open(fn)
+def single_func(idx, resource):
+    fin = open("data-c.txt")
+    if args.request == "rpc":
+        reader = BertReader(vocab_file="vocab.txt", max_seq_len=20)
+        config_file = './serving_client_conf/serving_client_conf.prototxt'
+        fetch = ["pooled_output"]
+        client = Client()
+        client.load_client_config(args.model)
+        client.connect([resource["endpoint"][idx % 4]])
+        
+        start = time.time()
         for line in fin:
-            if line_id % thread_num == thr_id - 1:
-                dataset.append(line.strip())
-            line_id += 1
-        fin.close()
-
-    start = time.time()
-    fetch = ["pooled_output"]
-    for inst in dataset:
-        fetch_map = bc.run_general([[inst]], fetch)
-        result.append(fetch_map["pooled_output"])
-    end = time.time()
-    return [result, label_list, [end - start]]
-
+            feed_dict = reader.process(line)
+            result = client.predict(feed=feed_dict,
+                                    fetch=fetch)
+        end = time.time()
+    elif args.request == "http":
+        start = time.time()
+        header = {"Content-Type":"application/json"}
+        for line in fin:
+            #dict_data = {"words": "this is for output ", "fetch": ["pooled_output"]}
+            dict_data = {"words": line, "fetch": ["pooled_output"]}
+            r = requests.post('http://{}/bert/prediction'.format(resource["endpoint"][0]),
+                              data=json.dumps(dict_data), headers=header)
+        end = time.time()
+    return [[end - start]]
 
 if __name__ == '__main__':
-    conf_file = sys.argv[1]
-    data_file = sys.argv[2]
-    thread_num = sys.argv[3]
-    resource = {}
-    resource["conf_file"] = conf_file
-    resource["server_endpoint"] = ["127.0.0.1:9292"]
-    resource["filelist"] = [data_file]
-    resource["thread_num"] = int(thread_num)
-
-    thread_runner = MultiThreadRunner()
-    result = thread_runner.run(predict, int(sys.argv[3]), resource)
+    multi_thread_runner = MultiThreadRunner()
+    endpoint_list = ["127.0.0.1:9494", "127.0.0.1:9495", "127.0.0.1:9496", "127.0.0.1:9497"]
+    #endpoint_list = endpoint_list + endpoint_list + endpoint_list
+    #result = multi_thread_runner.run(single_func, args.thread, {"endpoint":endpoint_list})
+    result = single_func(0, {"endpoint":endpoint_list})
+    print(result)
 
-    print("total time {} s".format(sum(result[-1]) / len(result[-1])))
diff --git a/python/examples/bert/bert_reader.py b/python/examples/bert/bert_reader.py
new file mode 100644
index 00000000..52bb6ebe
--- /dev/null
+++ b/python/examples/bert/bert_reader.py
@@ -0,0 +1,55 @@
+from batching import pad_batch_data
+import tokenization
+
+class BertReader():
+    def __init__(self, vocab_file="", max_seq_len=128):
+        self.vocab_file = vocab_file
+        self.tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=vocab_file)
+        self.max_seq_len = max_seq_len
+        self.vocab = self.tokenizer.vocab
+        self.pad_id = self.vocab["[PAD]"]
+        self.cls_id = self.vocab["[CLS]"]
+        self.sep_id = self.vocab["[SEP]"]
+        self.mask_id = self.vocab["[MASK]"]
+
+    def pad_batch(self, token_ids, text_type_ids, position_ids):
+        batch_token_ids = [token_ids]
+        batch_text_type_ids = [text_type_ids]
+        batch_position_ids = [position_ids]
+
+        padded_token_ids, input_mask = pad_batch_data(
+            batch_token_ids,
+            max_seq_len=self.max_seq_len,
+            pad_idx=self.pad_id,
+            return_input_mask=True)
+        padded_text_type_ids = pad_batch_data(
+            batch_text_type_ids,
+            max_seq_len=self.max_seq_len,
+            pad_idx=self.pad_id)
+        padded_position_ids = pad_batch_data(
+            batch_position_ids,
+            max_seq_len=self.max_seq_len,
+            pad_idx=self.pad_id)
+        return padded_token_ids, padded_position_ids, padded_text_type_ids, input_mask
+
+    def process(self, sent):
+        text_a = tokenization.convert_to_unicode(sent)
+        tokens_a = self.tokenizer.tokenize(text_a)
+        if len(tokens_a) > self.max_seq_len - 2:
+            tokens_a = tokens_a[0:(self.max_seq_len - 2)]
+        tokens = []
+        text_type_ids = []
+        tokens.append("[CLS]")
+        text_type_ids.append(0)
+        for token in tokens_a:
+            tokens.append(token)
+            text_type_ids.append(0)
+        token_ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
+        position_ids = list(range(len(token_ids)))
+        p_token_ids, p_pos_ids, p_text_type_ids, input_mask = \
+            self.pad_batch(token_ids, text_type_ids, position_ids)
+        feed_result = {"input_ids": p_token_ids.reshape(-1).tolist(),
+                       "position_ids": p_pos_ids.reshape(-1).tolist(),
+                       "segment_ids": p_text_type_ids.reshape(-1).tolist(),
+                       "input_mask": input_mask.reshape(-1).tolist()}
+        return feed_result
diff --git a/python/examples/bert/bert_web_service.py b/python/examples/bert/bert_web_service.py
new file mode 100644
index 00000000..2b52d2fb
--- /dev/null
+++ b/python/examples/bert/bert_web_service.py
@@ -0,0 +1,37 @@
+# coding=utf-8
+# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from paddle_serving_server_gpu.web_service import WebService
+from bert_reader import BertReader
+import sys
+import os
+
+class BertService(WebService):
+    def load(self):
+        self.reader = BertReader(vocab_file="vocab.txt", max_seq_len=20)
+
+    def preprocess(self, feed={}, fetch=[]):
+        feed_res = self.reader.process(feed["words"].encode("utf-8"))
+        return feed_res, fetch
+
+bert_service = BertService(name="bert")
+bert_service.load()
+bert_service.load_model_config(sys.argv[1])
+gpu_ids = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
+gpus = [int(x) for x in gpu_ids.split(",")]
+bert_service.set_gpus(gpus)
+bert_service.prepare_server(
+    workdir="workdir", port=9494, device="gpu")
+bert_service.run_server()
diff --git a/python/examples/bert/vocab.txt b/python/examples/bert/vocab.txt
new file mode 100644
index 00000000..ca4f9781
--- /dev/null
+++ b/python/examples/bert/vocab.txt
@@ -0,0 +1,21128 @@
+[PAD]
+[unused1]
+[unused2]
+[unused3]
+[unused4]
+[unused5]
+[unused6]
+[unused7]
+[unused8]
+[unused9]
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+[unused97]
+[unused98]
+[unused99]
+[UNK]
+[CLS]
+[SEP]
+[MASK]
+<S>
+<T>
+!
+"
+#
+$
+%
+&
+'
+(
+)
+*
++
+,
+-
+.
+/
+0
+1
+2
+3
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+9
+:
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+<
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+>
+?
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+[
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+^
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+γ
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+μ
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+σ
+τ
+υ
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+χ
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+ω
+а
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+г
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+и
+к
+л
+м
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+о
+п
+р
+с
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+у
+ф
+х
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+ш
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+د
+ر
+س
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+ل
+م
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+ه
+و
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+۩
+ก
+ง
+น
+ม
+ย
+ร
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+า
+เ
+๑
+་
+ღ
+ᄀ
+ᄁ
+ᄂ
+ᄃ
+ᄅ
+ᄆ
+ᄇ
+ᄈ
+ᄉ
+ᄋ
+ᄌ
+ᄎ
+ᄏ
+ᄐ
+ᄑ
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+咦
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+咻
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+獗
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+獭
+獰
+獲
+獵
+獷
+獸
+獺
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+獼
+獾
+玄
+率
+玉
+王
+玑
+玖
+玛
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+玠
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+玮
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+##哲
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+##唠
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+##唰
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+##啰
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+##啸
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+##啼
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+##喉
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+##喋
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+##喔
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+##喙
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+##喝
+##喟
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+##喱
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+##喷
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+##嗅
+##嗆
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+##嗎
+##嗑
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+##嗓
+##嗔
+##嗖
+##嗚
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+##嗬
+##嗯
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+##嗲
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+##嘍
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+##嘭
+##嘮
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+##嘰
+##嘱
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+##嘶
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+##嘻
+##嘿
+##噁
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+##噎
+##噓
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+##噠
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+##嚎
+##嚏
+##嚐
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+##嚥
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+##嚷
+##嚼
+##囂
+##囉
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+##圧
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+##圳
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+##坎
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+##埗
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+##弼
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+##拆
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+##敬
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+##旋
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+##桃
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+##桌
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+##硫
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+##磐
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+##磷
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+##礫
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+##祈
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+##秣
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+##窮
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+##窺
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+##竊
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+##竜
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+##竺
+##竽
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+##策
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+##箔
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+##箫
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+##篇
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+##篑
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+##篝
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+##篱
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+##簌
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+##糜
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+##糾
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+##級
+##紛
+##紜
+##素
+##紡
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+##紮
+##累
+##細
+##紳
+##紹
+##紺
+##終
+##絃
+##組
+##絆
+##経
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+##絞
+##絡
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+##統
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+##綁
+##綏
+##綑
+##經
+##継
+##続
+##綜
+##綠
+##綢
+##綦
+##綫
+##綬
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+##谍
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+##谕
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+##足
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+##跤
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+##輔
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+##輛
+##輝
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+##輾
+##輿
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+##轉
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+##车
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+##轭
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+##辅
+##辆
+##辇
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+##辱
+##農
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+##辺
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+##迎
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+##迸
+##迹
+##迺
+##追
+##退
+##送
+##适
+##逃
+##逅
+##逆
+##选
+##逊
+##逍
+##透
+##逐
+##递
+##途
+##逕
+##逗
+##這
+##通
+##逛
+##逝
+##逞
+##速
+##造
+##逢
+##連
+##逮
+##週
+##進
+##逵
+##逶
+##逸
+##逻
+##逼
+##逾
+##遁
+##遂
+##遅
+##遇
+##遊
+##運
+##遍
+##過
+##遏
+##遐
+##遑
+##遒
+##道
+##達
+##違
+##遗
+##遙
+##遛
+##遜
+##遞
+##遠
+##遢
+##遣
+##遥
+##遨
+##適
+##遭
+##遮
+##遲
+##遴
+##遵
+##遶
+##遷
+##選
+##遺
+##遼
+##遽
+##避
+##邀
+##邁
+##邂
+##邃
+##還
+##邇
+##邈
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+##邋
+##邏
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+##邓
+##邕
+##邛
+##邝
+##邢
+##那
+##邦
+##邨
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+##邸
+##邹
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+##郊
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+##郫
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+##酉
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+##酗
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+##醬
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+##铢
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+##镍
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+##镛
+##镜
+##镣
+##镭
+##镯
+##镰
+##镳
+##镶
+##長
+##长
+##門
+##閃
+##閉
+##開
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+##閏
+##閑
+##閒
+##間
+##閔
+##閘
+##閡
+##関
+##閣
+##閥
+##閨
+##閩
+##閱
+##閲
+##閹
+##閻
+##閾
+##闆
+##闇
+##闊
+##闌
+##闍
+##闔
+##闕
+##闖
+##闘
+##關
+##闡
+##闢
+##门
+##闪
+##闫
+##闭
+##问
+##闯
+##闰
+##闲
+##间
+##闵
+##闷
+##闸
+##闹
+##闺
+##闻
+##闽
+##闾
+##阀
+##阁
+##阂
+##阅
+##阆
+##阇
+##阈
+##阉
+##阎
+##阐
+##阑
+##阔
+##阕
+##阖
+##阙
+##阚
+##阜
+##队
+##阡
+##阪
+##阮
+##阱
+##防
+##阳
+##阴
+##阵
+##阶
+##阻
+##阿
+##陀
+##陂
+##附
+##际
+##陆
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+##陌
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+##限
+##陕
+##陛
+##陝
+##陞
+##陟
+##陡
+##院
+##陣
+##除
+##陨
+##险
+##陪
+##陰
+##陲
+##陳
+##陵
+##陶
+##陷
+##陸
+##険
+##陽
+##隅
+##隆
+##隈
+##隊
+##隋
+##隍
+##階
+##随
+##隐
+##隔
+##隕
+##隘
+##隙
+##際
+##障
+##隠
+##隣
+##隧
+##隨
+##險
+##隱
+##隴
+##隶
+##隸
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+##隼
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+##雉
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+##難
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+##雯
+##雰
+##雲
+##雳
+##零
+##雷
+##雹
+##電
+##雾
+##需
+##霁
+##霄
+##霆
+##震
+##霈
+##霉
+##霊
+##霍
+##霎
+##霏
+##霑
+##霓
+##霖
+##霜
+##霞
+##霧
+##霭
+##霰
+##露
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+##霹
+##霽
+##霾
+##靂
+##靄
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+##青
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+##靖
+##静
+##靚
+##靛
+##靜
+##非
+##靠
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+##靥
+##靦
+##革
+##靳
+##靴
+##靶
+##靼
+##鞅
+##鞋
+##鞍
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+##鞘
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+##鞣
+##鞦
+##鞭
+##韆
+##韋
+##韌
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+##韦
+##韧
+##韩
+##韬
+##韭
+##音
+##韵
+##韶
+##韻
+##響
+##頁
+##頂
+##頃
+##項
+##順
+##須
+##頌
+##預
+##頑
+##頒
+##頓
+##頗
+##領
+##頜
+##頡
+##頤
+##頫
+##頭
+##頰
+##頷
+##頸
+##頹
+##頻
+##頼
+##顆
+##題
+##額
+##顎
+##顏
+##顔
+##願
+##顛
+##類
+##顧
+##顫
+##顯
+##顱
+##顴
+##页
+##顶
+##顷
+##项
+##顺
+##须
+##顼
+##顽
+##顾
+##顿
+##颁
+##颂
+##预
+##颅
+##领
+##颇
+##颈
+##颉
+##颊
+##颌
+##颍
+##颐
+##频
+##颓
+##颔
+##颖
+##颗
+##题
+##颚
+##颛
+##颜
+##额
+##颞
+##颠
+##颡
+##颢
+##颤
+##颦
+##颧
+##風
+##颯
+##颱
+##颳
+##颶
+##颼
+##飄
+##飆
+##风
+##飒
+##飓
+##飕
+##飘
+##飙
+##飚
+##飛
+##飞
+##食
+##飢
+##飨
+##飩
+##飪
+##飯
+##飲
+##飼
+##飽
+##飾
+##餃
+##餅
+##餉
+##養
+##餌
+##餐
+##餒
+##餓
+##餘
+##餚
+##餛
+##餞
+##餡
+##館
+##餮
+##餵
+##餾
+##饅
+##饈
+##饋
+##饌
+##饍
+##饑
+##饒
+##饕
+##饗
+##饞
+##饥
+##饨
+##饪
+##饬
+##饭
+##饮
+##饯
+##饰
+##饱
+##饲
+##饴
+##饵
+##饶
+##饷
+##饺
+##饼
+##饽
+##饿
+##馀
+##馁
+##馄
+##馅
+##馆
+##馈
+##馋
+##馍
+##馏
+##馒
+##馔
+##首
+##馗
+##香
+##馥
+##馨
+##馬
+##馭
+##馮
+##馳
+##馴
+##駁
+##駄
+##駅
+##駆
+##駐
+##駒
+##駕
+##駛
+##駝
+##駭
+##駱
+##駿
+##騁
+##騎
+##騏
+##験
+##騙
+##騨
+##騰
+##騷
+##驀
+##驅
+##驊
+##驍
+##驒
+##驕
+##驗
+##驚
+##驛
+##驟
+##驢
+##驥
+##马
+##驭
+##驮
+##驯
+##驰
+##驱
+##驳
+##驴
+##驶
+##驷
+##驸
+##驹
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+##驼
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+##骁
+##骂
+##骄
+##骅
+##骆
+##骇
+##骈
+##骊
+##骋
+##验
+##骏
+##骐
+##骑
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+##骚
+##骛
+##骜
+##骞
+##骠
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+##骥
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+##骰
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+##骷
+##骸
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+##髂
+##髅
+##髋
+##髏
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+##體
+##髖
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+##髪
+##髮
+##髯
+##髻
+##鬃
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+##鬚
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+##鬢
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+##鬥
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+##鬼
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+##魅
+##魇
+##魍
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+##鮭
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+##鯨
+##鯰
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+##鰲
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+##鱉
+##鱔
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+##鱷
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+##鱿
+##鲁
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+##鲍
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+##鲢
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+##鲫
+##鲱
+##鲲
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+##鳄
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+##鵜
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+##鶩
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+##鸞
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+##鸥
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+##鸨
+##鸪
+##鸭
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+##鹌
+##鹏
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+##鹵
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+##鹽
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+##麂
+##麋
+##麒
+##麓
+##麗
+##麝
+##麟
+##麥
+##麦
+##麩
+##麴
+##麵
+##麸
+##麺
+##麻
+##麼
+##麽
+##麾
+##黃
+##黄
+##黍
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+##黒
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+##黛
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+##黝
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+##黠
+##黨
+##黯
+##黴
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+##鼎
+##鼐
+##鼓
+##鼠
+##鼬
+##鼹
+##鼻
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+##齁
+##齊
+##齋
+##齐
+##齒
+##齡
+##齢
+##齣
+##齦
+##齿
+##龄
+##龅
+##龈
+##龊
+##龋
+##龌
+##龍
+##龐
+##龔
+##龕
+##龙
+##龚
+##龛
+##龜
+##龟
+##︰
+##︱
+##︶
+##︿
+##﹁
+##﹂
+##﹍
+##﹏
+##﹐
+##﹑
+##﹒
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+##﹗
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+##﹚
+##﹝
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+##．
+##／
+##：
+##；
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+##＠
+##［
+##＼
+##］
+##＾
+##＿
+##｀
+##ｆ
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+##ｊ
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+##ｗ
+##ｚ
+##｛
+##｝
+##｡
+##｢
+##｣
+##､
+##･
+##ｯ
+##ｰ
+##ｲ
+##ｸ
+##ｼ
+##ｽ
+##ﾄ
+##ﾉ
+##ﾌ
+##ﾗ
+##ﾙ
+##ﾝ
+##ﾞ
+##ﾟ
+##￣
+##￥
+##👍
+##🔥
+##😂
+##😎
diff --git a/python/examples/imdb/benchmark.py b/python/examples/imdb/benchmark.py
index 1254ed21..e2e45f44 100644
--- a/python/examples/imdb/benchmark.py
+++ b/python/examples/imdb/benchmark.py
@@ -48,7 +48,7 @@ def single_func(idx, resource):
             for line in fin:
                 word_ids, label = imdb_dataset.get_words_and_label(line)
                 r = requests.post("http://{}/imdb/prediction".format(args.endpoint),
-                                  data={"words": word_ids})
+                                  data={"words": word_ids, "fetch": ["prediction"]})
     end = time.time()
     return [[end - start]]
 
diff --git a/python/paddle_serving_server_gpu/__init__.py b/python/paddle_serving_server_gpu/__init__.py
index 0fd3969e..d3bed0ee 100644
--- a/python/paddle_serving_server_gpu/__init__.py
+++ b/python/paddle_serving_server_gpu/__init__.py
@@ -22,6 +22,26 @@ import paddle_serving_server_gpu as paddle_serving_server
 from version import serving_server_version
 from contextlib import closing
 
+def serve_args():
+    parser = argparse.ArgumentParser("serve")
+    parser.add_argument(
+        "--thread", type=int, default=10, help="Concurrency of server")
+    parser.add_argument(
+        "--model", type=str, default="", help="Model for serving")
+    parser.add_argument(
+        "--port", type=int, default=9292, help="Port of the starting gpu")
+    parser.add_argument(
+        "--workdir",
+        type=str,
+        default="workdir",
+        help="Working dir of current service")
+    parser.add_argument(
+        "--device", type=str, default="gpu", help="Type of device")
+    parser.add_argument(
+        "--gpu_ids", type=str, default="", help="gpu ids")
+    parser.add_argument(
+        "--name", type=str, default="default", help="Default service name")
+    return parser.parse_args()
 
 class OpMaker(object):
     def __init__(self):
@@ -126,7 +146,8 @@ class Server(object):
 
         self.model_config_path = model_config_path
         self.engine.name = "general_model"
-        self.engine.reloadable_meta = model_config_path + "/fluid_time_file"
+        #self.engine.reloadable_meta = model_config_path + "/fluid_time_file"
+        self.engine.reloadable_meta = self.workdir + "/fluid_time_file"
         os.system("touch {}".format(self.engine.reloadable_meta))
         self.engine.reloadable_type = "timestamp_ne"
         self.engine.runtime_thread_num = 0
@@ -154,6 +175,7 @@ class Server(object):
             self.infer_service_conf.services.extend([infer_service])
 
     def _prepare_resource(self, workdir):
+        self.workdir = workdir
         if self.resource_conf == None:
             with open("{}/{}".format(workdir, self.general_model_config_fn),
                       "w") as fout:
diff --git a/python/paddle_serving_server_gpu/serve.py b/python/paddle_serving_server_gpu/serve.py
index f95597f5..00da8784 100644
--- a/python/paddle_serving_server_gpu/serve.py
+++ b/python/paddle_serving_server_gpu/serve.py
@@ -19,30 +19,10 @@ Usage:
 """
 import argparse
 from multiprocessing import Pool, Process
+from paddle_serving_server_gpu import serve_args
 
 
-def parse_args():
-    parser = argparse.ArgumentParser("serve")
-    parser.add_argument(
-        "--thread", type=int, default=10, help="Concurrency of server")
-    parser.add_argument(
-        "--model", type=str, default="", help="Model for serving")
-    parser.add_argument(
-        "--port", type=int, default=9292, help="Port of the starting gpu")
-    parser.add_argument(
-        "--workdir",
-        type=str,
-        default="workdir",
-        help="Working dir of current service")
-    parser.add_argument(
-        "--device", type=str, default="gpu", help="Type of device")
-    parser.add_argument(
-        "--gpu_ids", type=str, default="", help="gpu ids")
-    return parser.parse_args()
-
-args = parse_args()
-
-def start_gpu_card_model(gpuid):
+def start_gpu_card_model(gpuid, args):
     gpuid = int(gpuid)
     device = "gpu"
     port = args.port
@@ -79,17 +59,24 @@ def start_gpu_card_model(gpuid):
         server.set_gpuid(gpuid)
     server.run_server()
 
-if __name__ == "__main__":
-    gpus = args.gpu_ids.split(",")
+def start_multi_card(args):
+    gpus = ""
+    if args.gpu_ids == "":
+        gpus = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
+    else:
+        gpus = args.gpu_ids.split(",")
     if len(gpus) <= 0:
         start_gpu_card_model(-1)
     else:
         gpu_processes = []
         for i, gpu_id in enumerate(gpus):
-            p = Process(target=start_gpu_card_model, args=(i,))
+            p = Process(target=start_gpu_card_model, args=(i, args, ))
             gpu_processes.append(p)
         for p in gpu_processes:
             p.start()
         for p in gpu_processes:
             p.join()
     
+if __name__ == "__main__":
+    args = serve_args()
+    start_multi_card(args)
diff --git a/python/paddle_serving_server_gpu/web_serve.py b/python/paddle_serving_server_gpu/web_serve.py
index 9f010f06..c270997e 100644
--- a/python/paddle_serving_server_gpu/web_serve.py
+++ b/python/paddle_serving_server_gpu/web_serve.py
@@ -17,39 +17,20 @@ Usage:
     Example:
         python -m paddle_serving_server.web_serve --model ./serving_server_model --port 9292
 """
-import argparse
+import os
 from multiprocessing import Pool, Process
 from .web_service import WebService
-
-
-def parse_args():
-    parser = argparse.ArgumentParser("web_serve")
-    parser.add_argument(
-        "--thread", type=int, default=10, help="Concurrency of server")
-    parser.add_argument(
-        "--model", type=str, default="", help="Model for serving")
-    parser.add_argument(
-        "--port", type=int, default=9292, help="Port the server")
-    parser.add_argument(
-        "--workdir",
-        type=str,
-        default="workdir",
-        help="Working dir of current service")
-    parser.add_argument(
-        "--device", type=str, default="cpu", help="Type of device")
-    parser.add_argument(
-        "--gpu_ids", type=str, default="", help="GPU ids of current service")
-    parser.add_argument(
-        "--name", type=str, default="default", help="Default service name")
-    return parser.parse_args()
-
+import paddle_serving_server_gpu as serving
+from paddle_serving_server_gpu import serve_args
 
 if __name__ == "__main__":
-    args = parse_args()
-    service = WebService(name=args.name)
-    service.load_model_config(args.model)
-    service.prepare_server(
+    args = serve_args()
+    web_service = WebService(name=args.name)
+    web_service.load_model_config(args.model)
+    if args.gpu_ids == "":
+        gpu_ids = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
+    gpus = [int(x) for x in gpu_ids.split(",")]
+    web_service.set_gpus(gpus)
+    web_service.prepare_server(
         workdir=args.workdir, port=args.port, device=args.device)
-    service.run_server(args.gpu_ids)
-
-
+    service.run_server()
diff --git a/python/paddle_serving_server_gpu/web_service.py b/python/paddle_serving_server_gpu/web_service.py
index b4f80ccd..b77d0a69 100755
--- a/python/paddle_serving_server_gpu/web_service.py
+++ b/python/paddle_serving_server_gpu/web_service.py
@@ -15,53 +15,82 @@
 from flask import Flask, request, abort
 from multiprocessing import Pool, Process
 from paddle_serving_server_gpu import OpMaker, OpSeqMaker, Server
+import paddle_serving_server_gpu as serving
 from paddle_serving_client import Client
+from .serve import start_multi_card
+import time
+import random
 
 
 class WebService(object):
     def __init__(self, name="default_service"):
         self.name = name
+        self.gpus = []
+        self.rpc_service_list = []
 
     def load_model_config(self, model_config):
         self.model_config = model_config
 
-    def _launch_rpc_service(self, gpuid):
-        if gpuid < 0:
+    def set_gpus(self, gpus):
+        self.gpus = gpus
+
+    def default_rpc_service(self, workdir="conf", port=9292,
+                            gpuid=0, thread_num=10):
+        device = "gpu"
+        if gpuid == -1:
             device = "cpu"
-        else:
-            device = "gpu"
-            
-        op_maker = OpMaker()
+        op_maker = serving.OpMaker()
         read_op = op_maker.create('general_reader')
         general_infer_op = op_maker.create('general_infer')
         general_response_op = op_maker.create('general_response')
-        op_seq_maker = OpSeqMaker()
+        
+        op_seq_maker = serving.OpSeqMaker()
         op_seq_maker.add_op(read_op)
         op_seq_maker.add_op(general_infer_op)
         op_seq_maker.add_op(general_response_op)
-        server = Server()
+        
+        server = serving.Server()
         server.set_op_sequence(op_seq_maker.get_op_sequence())
-        server.set_num_threads(10)
+        server.set_num_threads(thread_num)
+        
+        server.load_model_config(self.model_config)
         if gpuid >= 0:
             server.set_gpuid(gpuid)
-        server.load_model_config(self.model_config)
-        server.prepare_server(
-            workdir="{}_{}".format(self.workdir, gpuid),
-            port=self.port + gpuid + 1, device=device)
-        server.run_server()
+        server.prepare_server(workdir=workdir, port=port, device=device)
+        return server
+
+    def _launch_rpc_service(self, service_idx):
+        self.rpc_service_list[service_idx].run_server()
 
     def prepare_server(self, workdir="", port=9393, device="gpu", gpuid=0):
         self.workdir = workdir
         self.port = port
         self.device = device
         self.gpuid = gpuid
+        if len(self.gpus) == 0:
+            # init cpu service
+            self.rpc_service_list.append(
+                self.default_rpc_service(self.workdir, self.port+1,
+                                         -1, thread_num=10))
+        else:
+            for i, gpuid in enumerate(self.gpus):
+                self.rpc_service_list.append(
+                    self.default_rpc_service("{}_{}".format(self.workdir, i),
+                                             self.port+1+i,
+                                             gpuid, thread_num=10))
 
-    def _launch_web_service(self):
+    def _launch_web_service(self, gpu_num):
         app_instance = Flask(__name__)
-        client_service = Client()
-        client_service.load_client_config(
-            "{}/serving_server_conf.prototxt".format(self.model_config))
-        client_service.connect(["127.0.0.1:{}".format(self.port + 1)])
+        client_list = []
+        if gpu_num > 1:
+            gpu_num = 0
+        for i in range(gpu_num):
+            client_service = Client()
+            client_service.load_client_config(
+                "{}/serving_server_conf.prototxt".format(self.model_config))
+            client_service.connect(["127.0.0.1:{}".format(self.port + i + 1)])
+            client_list.append(client_service)
+            time.sleep(1)
         service_name = "/" + self.name + "/prediction"
 
         @app_instance.route(service_name, methods=['POST'])
@@ -71,7 +100,8 @@ class WebService(object):
             if "fetch" not in request.json:
                 abort(400)
             feed, fetch = self.preprocess(request.json, request.json["fetch"])
-            fetch_map = client_service.predict(feed=feed, fetch=fetch)
+            fetch_map = client_list[0].predict(
+                feed=feed, fetch=fetch)
             fetch_map = self.postprocess(
                 feed=request.json, fetch=fetch, fetch_map=fetch_map)
             return fetch_map
@@ -81,27 +111,26 @@ class WebService(object):
                          threaded=False,
                          processes=1)
 
-    def run_server(self, gpu_ids):
+    def run_server(self):
         import socket
         localIP = socket.gethostbyname(socket.gethostname())
         print("web service address:")
         print("http://{}:{}/{}/prediction".format(localIP, self.port,
                                                   self.name))
 
-        gpus = gpu_ids.split(",")
-        if len(gpus) <= 0:
-            self._launch_rpc_service(-1)
-        else:
-            gpu_processes = []
-            for i, gpu_id in gpus:
-                p = Process(target=self._launch_rpc_service, (i,))
-                gpu_processes.append(p)
-            for p in gpu_processes:
-                p.start()
-            p_web = Process(target=self._launch_web_service)
-            for p in gpu_processes:
-                p.join()
-            p_web.join()
+        rpc_processes = []
+        for idx in range(len(self.rpc_service_list)):
+            p_rpc = Process(target=self._launch_rpc_service, args=(idx,))
+            rpc_processes.append(p_rpc)
+
+        for p in rpc_processes:
+            p.start()
+
+        p_web = Process(target=self._launch_web_service, args=(len(self.gpus),))
+        p_web.start()
+        for p in rpc_processes:
+            p.join()
+        p_web.join()
 
     def preprocess(self, feed={}, fetch=[]):
         return feed, fetch
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