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9671e3c3
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12月 01, 2020
作者:
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shaohua.zhang
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12月 01, 2020
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# gRPC接口
# gRPC接口使用介绍
[TOC]
gRPC 接口实现形式类似 Web Service:
![](
grpc_impl.png
)
![](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/grpc_impl.png
)
## 1. 与bRPC接口对比
##
与bRPC接口
对比
##
## 1.1 服务端
对比
1.
gRPC Server 端
`load_model_config`
函数添加
`client_config_path`
参数:
*
gRPC Server 端
`load_model_config`
函数添加
`client_config_path`
参数:
```
python
```
def load_model_config(self, server_config_paths, client_config_path=None)
```
在一些例子中 bRPC Server 端与 bRPC Client 端的配置文件可能不同(如 在cube local 中,Client 端的数据先交给 cube,经过 cube 处理后再交给预测库),此时 gRPC Server 端需要手动设置 gRPC Client 端的配置
`client_config_path`
。
**`client_config_path` 默认为 `<server_config_path>/serving_server_conf.prototxt`。**
在一些例子中 bRPC Server 端与 bRPC Client 端的配置文件可能是不同的(如 cube local 例子中,Client 端的数据先交给 cube,经过 cube 处理后再交给预测库),所以 gRPC Server 端需要获取 gRPC Client 端的配置;同时为了取消 gRPC Client 端手动加载配置文件的过程,所以设计 gRPC Server 端同时加载两个配置文件。
`client_config_path`
默认为
`<server_config_path>/serving_server_conf.prototxt`
。
#### 1.2 客服端对比
2.
gRPC Client 端取消
`load_client_config`
步骤:
*
gRPC Client 端取消
`load_client_config`
步骤:
在
`connect`
步骤通过 RPC 获取相应的 prototxt(从任意一个 endpoint 获取即可)。
3.
gRPC Client 需要通过 RPC 方式设置 timeout 时间(调用形式与 bRPC Client保持一致)
*
gRPC Client 需要通过 RPC 方式设置 timeout 时间(调用形式与 bRPC Client保持一致)
因为 bRPC Client 在
`connect`
后无法更改 timeout 时间,所以当 gRPC Server 收到变更 timeout 的调用请求时会重新创建 bRPC Client 实例以变更 bRPC Client timeout时间,同时 gRPC Client 会设置 gRPC 的 deadline 时间。
**注意,设置 timeout 接口和 Inference 接口不能同时调用(非线程安全),出于性能考虑暂时不加锁。**
4.
gRPC Client 端
`predict`
函数添加
`asyn`
和
`is_python`
参数:
*
gRPC Client 端
`predict`
函数添加
`asyn`
和
`is_python`
参数:
```
python
```
def predict(self, feed, fetch, need_variant_tag=False, asyn=False, is_python=True)
```
其中,
`asyn`
为异步调用选项。当
`asyn=True`
时为异步调用,返回
`MultiLangPredictFuture`
对象,通过
`MultiLangPredictFuture.result()`
阻塞获取预测值;当
`asyn=Fasle`
为同步调用。
1.
`asyn`
为异步调用选项。当
`asyn=True`
时为异步调用,返回
`MultiLangPredictFuture`
对象,通过
`MultiLangPredictFuture.result()`
阻塞获取预测值;当
`asyn=Fasle`
为同步调用。
2.
`is_python`
为 proto 格式选项。当
`is_python=True`
时,基于 numpy bytes 格式进行数据传输,目前只适用于 Python;当
`is_python=False`
时,以普通数据格式传输,更加通用。使用 numpy bytes 格式传输耗时比普通数据格式小很多(详见
[
#654
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/pull/654
)
)。
#### 1.3 其他
*
异常处理:当 gRPC Server 端的 bRPC Client 预测失败(返回
`None`
)时,gRPC Client 端同样返回None。其他 gRPC 异常会在 Client 内部捕获,并在返回的 fetch_map 中添加一个 "status_code" 字段来区分是否预测正常(参考 timeout 样例)。
*
由于 gRPC 只支持 pick_first 和 round_robin 负载均衡策略,ABTEST 特性还未打齐。
*
系统兼容性:
*
[x] CentOS
*
[x] macOS
*
[x] Windows
*
已经支持的客户端语言:
-
Python
-
Java
-
Go
## 2.示例:线性回归预测服务
以下是采用gRPC实现的关于线性回归预测的一个示例,具体代码详见此
[
链接
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/grpc_impl_example/fit_a_line
)
#### 获取数据
```
shell
sh get_data.sh
```
#### 开启 gRPC 服务端
```
shell
python test_server.py uci_housing_model/
```
也可以通过下面的一行代码开启默认 gRPC 服务:
```
shell
python
-m
paddle_serving_server.serve
--model
uci_housing_model
--thread
10
--port
9393
--use_multilang
```
### 客户端预测
#### 同步预测
```
shell
python test_sync_client.py
```
#### 异步预测
```
shell
python test_asyn_client.py
```
#### Batch 预测
`is_python`
为 proto 格式选项。当
`is_python=True`
时,基于 numpy bytes 格式进行数据传输,目前只适用于 Python;当
`is_python=False`
时,以普通数据格式传输,更加通用。使用 numpy bytes 格式传输耗时比普通数据格式小很多(详见
[
#654
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/pull/654
)
)。
```
shell
python test_batch_client.py
```
5.
异常处理:当 gRPC Server 端的 bRPC Client 预测失败(返回
`None`
)时,gRPC Client 端同样返回None。其他 gRPC 异常会在 Client 内部捕获,并在返回的 fetch_map 中添加一个 "status_code" 字段来区分是否预测正常(参考 timeout 样例)。
#### 通用 pb 预测
6.
由于 gRPC 只支持 pick_first 和 round_robin 负载均衡策略,ABTEST 特性还未打齐。
```
shell
python test_general_pb_client.py
```
7.
经测试,gRPC 版本可以在 Windows、macOS 平台使用。
#### 预测超时
8.
计划支持的客户端语言:
```
shell
python test_timeout_client.py
```
-
[x] Python
-
[ ] Java
-
[ ] Go
-
[ ] JavaScript
#### List 输入
## Python 端的一些例子
```
shell
python test_list_input_client.py
```
## 3. 更多示例
详见
`python/examples/grpc_impl_example`
下的示例文件。
详见
[
`python/examples/grpc_impl_example`
](
https://github.com/PaddlePaddle/Serving/tree/develop/python/examples/grpc_impl_example
)
下的示例文件。
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