OpenVINO Model Server的服务化部署——中（道路和天空分割模型）

        本系列中关于OpenVINO Model Server的服务化研究，就是为了能够寻找到一种可行的天空分割的方法。由于使用传统方法，已经无法很好地解决这个复杂问题，所以转而研究AI的方法。而服务化部署就是为了最终能够被更方便地调用这里的AI技术。

一、基于OpenVINO的“天空分割”回顾

semantic-segmentation-adas-0001模型中包含了天空对象。

只接受batch=1的输入，而它的输出直接是标注label，需要缩放成为原图大小，可能还需要进行一些轮廓处理-但是已经基本上实现了“端到端”的效果。下面的图像中，蓝色区域是天空区域。这里需要注意的是，接口文件(***.py)是需要自己来写的。

The net outputs a blob with the shape [B, H=1024, W=2048]. It can be treated as a one-channel feature map, where each pixel is a label of one of the classes.

原图	效果

从上面几张图的效果可以看出，虽然有一定的误差，但是还是在可以接受范围内的。只要我们在融合上面稍微下一点功夫，这些是看不出来的。

经过进一步研究，能够得到以下的“天空替换”结果

二、OpenVINO Model Server服务化要点

最容易出错的地方是 模型文件的准备 ，目前已经验证可行的方法是在本机按照制定的结构安排文件，而后调用“:ro"参数，将文件结构全部复制到docker中。比如：

我们下载了bin+xml,需要 按照以下模式存放

tree models /
models /
├── model1
│   ├──  1
│   │   ├── ir_model.bin
│   │   └── ir_model.xml
│   └──  2
│       ├── ir_model.bin
│       └── ir_model.xml
└── model2
    └──  1
        ├── ir_model.bin
        ├── ir_model.xml
        └── mapping_config.json

这里的models以及下面的级联文件夹，都是在本机创建好的。

而后调用类似下面的命令行，启动Docker

docker run -d  -v  /models : /models :ro  -p  9000 : 9000 openvino /model_server :latest  --model_path  /models /model1  --model_name face -detection  --port  9000  --log_level DEBUG  --shape  auto

参数解释

docker run 就是启动docker -v 表示的是本机和docker中目录的对应方式， :ro表示是嵌套复制，也就是前面那么多级联的目录”原模原样“的复制过去。本机的文件放在哪里，我们当然知道；docker中的文件放在哪里，其实并不重要。重要的是将这里的文件地址告诉openvino，所以这里的目录地址和后面的 --model_path是一致的 -p 本机和docker的端口镜像关系
openvino /model_server :latest 启动的docker镜像 --model_path  和前面的 -v要保持一致 --model_name openvino调用的model的名称

-d 它的意思就是后台运行，你可以去掉来看调试
其它几个不是太重要， 也不容易写错。

启动成功以后，可以运行

docker ps

来看是否运行成功。

当然你也可以在docker run中去掉 -d 而基于命令行的方法查看，这里还有其他一些相关命令。

sudo docker  ps
sudo docker exec  -it  775c7c9ee1e1  /bin /bash

三、基于OpenVINO的道路分割服务化部署

3.1 新建model2,将最新的模型下载下来

wget https : / /download. 01.org /opencv / 2021 /openvinotoolkit / 2021. 1 /open_model_zoo /models_bin / 2 /semantic -segmentation -adas - 0001 /FP32 /semantic -segmentation -adas - 0001.bin
wget https : / /download. 01.org /opencv / 2021 /openvinotoolkit / 2021. 1 /open_model_zoo /models_bin / 2 /semantic -segmentation -adas - 0001 /FP32 /semantic -segmentation -adas - 0001.xml
[root@VM - 0 - 13 -centos 1] # cd /models
[root@VM - 0 - 13 -centos models] # tree
.
├── model1
│   └── 1
│       ├── face -detection -retail - 0004.bin
│       └── face -detection -retail - 0004.xml
└── model2
    └── 1
        ├── semantic -segmentation -adas - 0001.bin
        └── semantic -segmentation -adas - 0001.xml 4 directories, 4 files

同时进入image中，将一个图片下载下来

[root@VM - 0 - 13 -centos images] # wget https://docs.openvinotoolkit.org/2019_R1.1/road-segmentation-adas-0001.png -- 2020 - 10 - 12 19 : 42 : 11 --  https : / /docs.openvinotoolkit.org / 2019_R1. 1 /road -segmentation -adas - 0001.png
Resolving docs.openvinotoolkit.org (docs.openvinotoolkit.org)... 118. 215. 180. 232, 2600 : 1417 : 76 : 487 : : 4b21, 2600 : 1417 : 76 : 480 : : 4b21
Connecting to docs.openvinotoolkit.org (docs.openvinotoolkit.org) | 118. 215. 180. 232 | : 443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length : 498344 ( 487K) [image /png]
Saving to : ‘road -segmentation -adas - 0001.png’
road -segmentation -adas - 0001.p 100 %[ == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == >] 486. 66K   219KB /s     in 2. 2s     2020 - 10 - 12 19 : 42 : 16 ( 219 KB /s) - ‘road -segmentation -adas - 0001.png’ saved [ 498344 / 498344]
[root@VM - 0 - 13 -centos images] # ll
total 696 -rw -r --r -- 1 root root 210765 Oct 11 06 : 44 people1.jpeg -rw -r --r -- 1 root root 498344 Dec   5   2019 road -segmentation -adas - 0001.png

3.2修改几个参数，将服务跑起来：

[root@VM - 0 - 13 -centos models] # docker run -d -v /models:/models:ro -p 9000:9000 openvino/model_server:latest --model_path /models/ model2 --model_name semantic-segmentation-adas --port 9000 --log_level DEBUG --shape auto 27907ca99807fb58184daee3439d821b554199ead70964e6e6bcf233c7ee20f0
[root@VM - 0 - 13 -centos models] # docker ps 
CONTAINER ID        IMAGE                          COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES 27907ca99807        openvino /model_server :latest   "/ovms/bin/ovms --mo…"   5 seconds ago       Up 3 seconds         0. 0. 0. 0 : 9000 - > 9000 /tcp   flamboyant_mahavira

3.3最为困难的是接口文件的编写

在目前情况下，如果直接改写client文件的话，会出现以下问题：

Request shape ( 1, 3, 1024, 2048)
( 1, 3, 1024, 2048)
Traceback (most recent call last) :
  File "sky_detection.py", line 79, in <module >
    result = stub.Predict(request, 10. 0) 
  File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/grpc/_channel.py", line 690, in __call__ return _end_unary_response_blocking(state, call, False, None)
  File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/grpc/_channel.py", line 592, in _end_unary_response_blocking
    raise _Rendezvous(state, None, None, deadline)
grpc._channel._Rendezvous : <_Rendezvous of RPC that terminated with :
    status = StatusCode.RESOURCE_EXHAUSTED
    details = "Received message larger than max (8388653 vs. 4194304)"
    debug_error_string = "{"created ":"@ 1602672141. 715481155 ","description " :"Received message larger than max (8388653 vs. 4194304) ","file ":"src /core /ext /filters /message_size /message_size_filter.cc ","file_line ":190,"grpc_status ":8}"

经过管理员提醒，尝试进行解决

@jsxyhelu The limit on the server side is actually 1GB. Your logs indicate 4MB.
It seems to be client side restriction.
Could you try the following settings :
options = [('grpc.max_receive_message_length', 100 * 1024 * 1024),('grpc.max_send_message_length', 100 * 1024 * 1024)]
channel = grpc.insecure_channel(server_url, options = options)

尝试服务端采用：

docker run -d -v /models : /models :ro -p 9000 : 9000 openvino /model_server :latest   --model_path /models /model3 --model_name road -segmentation -adas --port 9000 --log_level DEBUG --shape auto

客户端采用

python3 sky_detection.py  --batch_size  1  --width  1024  --height  2048  --input_images_dir images  --output_dir results
python3 road_detection.py --batch_size 1 --width 896 --height 512 --input_images_dir images --output_dir results

具体来说，就是采用这样的修改：

options = [( 'grpc.max_receive_message_length',  100 *  1024 *  1024),( 'grpc.max_send_message_length',  100 *  1024 *  1024)]

# this may make sense

channel = grpc.insecure_channel( "{}:{}".format(args[ 'grpc_address'],args[ 'grpc_port']),options = options)

stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)

在具体调用的时候，除了这里的grpc的问题，还需要注意几个问题，一个是图像的大小，要按照模型的需要进行缩放；还有一个就是需要通过“ get_serving_meta.py”获得输出模型的具体名称，比如：

[root@VM - 0 - 13 -centos tmp] # python3 get_serving_meta.py --grpc_port 9000 --model_name road-segmentation-adas --model_version 2 2020 - 10 - 16 14 : 20 : 40. 377893 : W tensorflow /stream_executor /platform /default /dso_loader.cc : 59] Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror : libcudart.so. 10. 1 : cannot open shared object file : No such file or directory 2020 - 10 - 16 14 : 20 : 40. 387459 : I tensorflow /stream_executor /cuda /cudart_stub.cc : 29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
Getting model metadata for model : road -segmentation -adas
Inputs metadata :
    Input name : data; shape : [ 1, 3, 512, 896]; dtype : DT_FLOAT
Outputs metadata :
    Output name : L0317_ReWeight_SoftMax; shape : [ 1, 4, 512, 896]; dtype : DT_FLOAT

接口文件经过大量改写

#

# Copyright (c) 2019-2020 Intel Corporation

#

# 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.

# update 2020/10/22

import argparse

import cv2

import datetime

import grpc

import numpy  as np

import os

from tensorflow  import make_tensor_proto, make_ndarray

from tensorflow_serving.apis  import predict_pb2

from tensorflow_serving.apis  import prediction_service_pb2_grpc

from client_utils  import print_statistics

classes_color_map = [

    ( 150,  150,  150),

    ( 58,  55,  169),

    ( 211,  51,  17),

    ( 157,  80,  44),

    ( 23,  95,  189),

    ( 210,  133,  34),

    ( 76,  226,  202),

    ( 101,  138,  127),

    ( 223,  91,  182),

    ( 80,  128,  113),

    ( 235,  155,  55),

    ( 44,  151,  243),

    ( 159,  80,  170),

    ( 239,  208,  44),

    ( 128,  50,  51),

    ( 82,  141,  193),

    ( 9,  107,  10),

    ( 223,  90,  142),

    ( 50,  248,  83),

    ( 178,  101,  130),

    ( 71,  30,  204)

]

def load_image(file_path):

    img = cv2.imread(file_path)   # BGR color format, shape HWC

    img = cv2.resize(img, (args[ 'width'], args[ 'height']))

    img = img.transpose( 2, 0, 1).reshape( 1, 3,args[ 'height'],args[ 'width'])

     # change shape to NCHW

     return img

parser = argparse.ArgumentParser(description= 'Demo for road detection requests via TFS gRPC API.'

                                              'analyses input images and saves with with detected skys.'

                                              'it relies on model semantic-segmentation...')

parser.add_argument( '--input_images_dir', required= False, help= 'Directory with input images', default= "images/people")

parser.add_argument( '--output_dir', required= False, help= 'Directory for staring images with detection results', default= "results")

parser.add_argument( '--batch_size', required= False, help= 'How many images should be grouped in one batch', default= 1, type=int)

parser.add_argument( '--width', required= False, help= 'How the input image width should be resized in pixels', default= 1200, type=int)

parser.add_argument( '--height', required= False, help= 'How the input image width should be resized in pixels', default= 800, type=int)

parser.add_argument( '--grpc_address',required= False, default= 'localhost',  help= 'Specify url to grpc service. default:localhost')

parser.add_argument( '--grpc_port',required= False, default= 9000, help= 'Specify port to grpc service. default: 9000')

args = vars(parser.parse_args())

options = [( 'grpc.max_receive_message_length',  100 *  1024 *  1024),( 'grpc.max_send_message_length',  100 *  1024 *  1024)]

# this may make sense

channel = grpc.insecure_channel( "{}:{}".format(args[ 'grpc_address'],args[ 'grpc_port']),options = options)

stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)

files = os.listdir(args[ 'input_images_dir'])

batch_size = args[ 'batch_size']

print(files)

imgs = np.zeros(( 0, 3,args[ 'height'],args[ 'width']), np.dtype( '<f'))

for i  in files:

    img = load_image(os.path.join(args[ 'input_images_dir'], i))

    imgs = np.append(imgs, img, axis= 0)   # contains all imported images

print( 'Start processing {} iterations with batch size {}'.format(len(files)//batch_size , batch_size))

iteration =  0

processing_times = np.zeros(( 0),int)

for x  in range( 0, imgs.shape[ 0] - batch_size +  1, batch_size):

    iteration +=  1

    request = predict_pb2.PredictRequest()

    request.model_spec.name =  "road-segmentation-adas"

    img = imgs[x:(x + batch_size)]

    print( "\nRequest shape", img.shape)

    request.inputs[ "data"].CopyFrom(make_tensor_proto(img, shape=(img.shape)))

    start_time = datetime.datetime.now()

    result = stub.Predict(request,  10.0)     # result includes a dictionary with all model outputs print(img.shape) 

    output = make_ndarray(result.outputs[ "L0317_ReWeight_SoftMax"])

     for y  in range( 0,img.shape[ 0]):   # iterate over responses from all images in the batch

        img_out = output[y,:,:,:]

        print( "image in batch item",y,  ", output shape",img_out.shape)

        img_out = img_out.transpose( 1, 2, 0)

        print( "saving result to",os.path.join(args[ 'output_dir'],str(iteration)+ "_"+str(y)+ '.jpg'))

        out_h, out_w,_ = img_out.shape

        print(out_h)

        print(out_w)

         for batch, data  in enumerate(output):

            classes_map = np.zeros(shape=(out_h, out_w,  3), dtype=np.int)

             for i  in range(out_h):

                 for j  in range(out_w):

                     if len(data[:, i, j]) ==  1:

                        pixel_class = int(data[:, i, j])

                     else:

                        pixel_class = np.argmax(data[:, i, j])

                    classes_map[i, j, :] = classes_color_map[min(pixel_class,  20)]

            cv2.imwrite(os.path.join(args[ 'output_dir'],str(iteration)+ "_"+str(batch)+ '.jpg'),classes_map)

来自为知笔记(Wiz)

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