【高可用AI推理服务】使用WSL2部署Triton Inference Server推理服务器_triton inference server windows

Triton Inference Server概述

Triton Inference Server（Triton推理服务器）是NVIDIA推出的高性能推理服务器，皆在实现简化ML Ops的工作流程。提供多种可支持的Backend：

• Pytorch
• ONNX
• TensorRT

Triton Inference Sever部署

（以下介绍摘选自NVIDIA NGC官网）
NVIDIA NGC™ 是企业服务、软件、管理工具以及对端到端 AI 和数字孪生工作流支持的门户。 通过完全托管的服务将您的解决方案更快地推向市场，或者利用性能优化的软件在您首选的云、本地和边缘系统上构建和部署您的解决方案。
在本次部署中，我们需要使用NGC来获取我们的API Key，用于验证NGC身份以及docker io的登录。

NGC CLI安装

对于本次部署我们需要使用NGC CLI来进行身份验证，因此我们首先来安装NGC CLI。
通过访问NGC CLI官方配置页面来进行安装，根据自己的操作系统来选择安装，由于我们本次实验的环境是基于WSL2的Ubuntu20.04，因此Tag选择Ubuntu20.04即可。
选择好Tag后按顺序执行Bash指令即可。

执行好后使用如下指令验证NGC CLI的安装

ngc config set
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配置NGC CLI

当出现Enter API Key字样的时候切换回NGC页面，点击右上角个人头像的下拉菜单（如果没有NGC账号可以注册一个，挺简单的，这里不赘述了），然后点击Set up按钮，应该看到如下的界面

在点击Get API Key按钮来生成您的临时NGC API Key。
进入后点击右上角Genereate API Key按钮生成你的API Key，然后将最下方的API Key复制下来。
复制好后返回到Bash Shell复制API Key后回车。
之后NGC CLI会询问你将以哪种格式输出输出信息，NGC CLI提供了三种方式：

• ascii表格，显示风格和SQL的SELECT 表相似
• csv，标准逗号分割符，看起来很费劲儿
• json，以json格式进行输出，显示的信息也是最全的。

这里我已json进行演示。
之后NGC CLI会设置你的组织和团队，如果您的项目组或企业在NGC上有组织，您可以复制您的组织ID或者团队ID到NGC CLI上，这里默认回车。
配置好后，我们在Bash中输入如下指令：

ngc user who
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之后我们会得到来自NGC服务器响应回来的JSON输出：

"requestStatus": {
        "requestId": "443dc477-41c0-4b2e-9373-e5992d31da7e",
        "statusCode": "SUCCESS"
    },
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当看到statusCode为SUCCESS后，就证明我们的NGC配置成功了。

docker WSL2安装

因为考虑到自己从0编译Triton服务端实在是太费劲了，你会被不计其数的依赖报错（尤其是gRPC）会困扰。所以一步到位，用docker，一劳永逸。
但是又因为众所周知的原因，所以我们需要在Windows上安装Docker Desktop来使得WSL2可以使用Docker CLI以及Docker Daemon等核心组件。
具体操作打开Docker Desktop后，点击右上角齿轮，进入Docker Desktop设置。
点击Resources->WSL Intergration。

这里我的WSL2虚拟机有两个，因此全部打开了，如果你有多个WSL2虚拟机的docker需求，那就都打开，然后点击Apply & Restart，直到Docker Desktop左下角的状态指示器变成绿色，才能证明docker服务已经正常启动。

这里的RAM并非系统内存，而是你的Docker虚拟机内存，当然这一指标在我们本次的实验中无关紧要，忽略即可。
看到蓝绿色的状态指示灯后，在WSL终端输入

docker --version
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得到如下的输出：

elin@ElinsLaptop:~$ docker --version
Docker version 20.10.22, build 3a2c30b
elin@ElinsLaptop:~$
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可以看到，WSL2 Hook完成，但是这并不以为着我们可以直接使用docker pull指令来进行镜像的拉取的。由于NVIDIA的镜像位于nvcr.io这个域名下，而非大家熟悉的docker hub，因此我们需要登录到这个镜像仓库上来完成我们的授权操作。
使用如下指令来进行登录：

docker login nvcr.io
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此时回车会提示你输入用户名和密码，这里用户名输入：$oauthtoken即可，密码则是刚才我们在NGC生成的API Key，点击回车，当docker cli显示Login Sucessed的字样后，我们便可以顺利访问NGC上的镜像列表了。

从NGC拉取镜像

这时我们将浏览器切回到NGC，点击左侧catlog下来菜单->containers按钮，进入到NGC容器列表


在Filter搜索框中输入Triton后，选择Triton Infercen Server进入该镜像的页面。
进入页面，点击右上角Copy Image Path即可，这里需要注意的是：需要同时拉取22.12-py3和22.12-py3-sdk才能测试您的Triton推理服务器是否启动正确。这里我把两个image的拉取指令放在这里：

docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.12-py3
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.12-py3-sdk
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拉取好镜像后，使用docker images list检查本地镜像：

elin@ElinsLaptop:~$ docker image ls
REPOSITORY                    TAG             IMAGE ID       CREATED       SIZE
nvcr.io/nvidia/tritonserver   22.12-py3       20d3e6634cd3   6 weeks ago   14GB
nvcr.io/nvidia/tritonserver   22.12-py3-sdk   2d12690ae145   6 weeks ago   9.63GB
elin@ElinsLaptop:~$
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同理，由于我们WSL2上的docker是由Docker Desktop Hook上去的，因此在Docker Desktop上亦可以进行查询：

服务启动与验证

在开始验证我们的Triton是否启动正常，没有错误之前，我们需要将Triton Server的github库克隆下来，由于这里已经提前准备好了很多的onnx模型以及测试使用的图片，因此需要用到它：

git clone -b r22.12 https://github.com/triton-inference-server/server.git
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克隆好后，cd到server路径下执行fetch_models.sh，来下载ONNX格式的测试模型。
当这一切全部妥当后，我们cd 到docs/examples路径下执行如下的指令：

docker run --gpus=1 --rm --net=host -v ${PWD}/model_repository:/models nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.12-py3 tritonserver --model-repository=/models
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启动项解析

这里我们来解释一下这串容器启动的参数都分别是什么意思：

• run：不用解释了吧，启动容器的意思啊
• -gpus=1：代表是否启动GPU容器，如果该值为0，则Triton将运行在CPU Only模式，此时Triton的吞吐量和单个request的执行延迟会大幅增加，建议在条件允许的情况下默认打开。
• –rm：如果您学习过docker应该不难理解，–rm启动项是指当exit signal（即结束信号量）被docker cli接受到后，docker dameon将不会保留该容器，取而代之是当docker容器停止运行后就地销毁。这对于服务式容器（无需进行内部文件修改的容器）是很友好的，即用即开，生命周期虽然短，但是部署更灵活。
• –net：用于指定docker容器的网络环境，这里指定host即代表该容器的网络环境同步主机。
• -v：代表目录挂载。这里我们将examples下的model_repository目录挂载到了/models下。
• nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.12-py3：代表着我们启动的镜像名
• tritonserver：即代表我们要执行的二进制程序是tritonserver
• –model-repository=/models：这里指定的是Triton Server的启动参数，用于指定模型的仓库位置，由于我们之前将我们宿主机的模型挂载到容器的/models目录下，所以这里写/models就好了

验证可用性

当我们使用上述指令启动Triton Server后，会看到一个模型状态的表格：

+----------------------+---------+--------+
| Model                | Version | Status |
+----------------------+---------+--------+
| densenet_onnx        | 1       | READY  |
| inception_graphdef   | 1       | READY  |
| simple               | 1       | READY  |
| simple_dyna_sequence | 1       | READY  |
| simple_identity      | 1       | READY  |
| simple_int8          | 1       | READY  |
| simple_sequence      | 1       | READY  |
| simple_string        | 1       | READY  |
+----------------------+---------+--------+
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看到model_repository中的模型状态全部为READY后即可发送推理请求了，值得一提的是：ONNX和TensorRT模型无需为模型单独编写config.pbtxt的配置文件，但是Pytorch和TensorFlow模型则需要config.pbtxt来为Triton指明启动时的执行后端，否则服务将无法启动。

服务器状态验证

我们可以使用curl来获得服务器的GPRC状态：

curl -v localhost:8000/v2/health/ready
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得到如下的返回：

*   Trying 127.0.0.1:8000...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 8000 (#0)
> GET /v2/health/ready HTTP/1.1
> Host: localhost:8000
> User-Agent: curl/7.68.0
> Accept: */*
>
* Mark bundle as not supporting multiuse
< HTTP/1.1 200 OK
< Content-Length: 0
< Content-Type: text/plain
<
* Connection #0 to host localhost left intact
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可以看到我们的返回码是200 OK。
同理使用Postman发送GET请求到该目录也是得到一个状态码为200的空响应：

推理服务验证

还记得我们之前pull下来的sdk吗？这时它就派上用场了，使用如下的指令来验证Triton Server的推理服务可用性：

docker run -it --rm --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.12-py3-sdk
/workspace/install/bin/image_client -m densenet_onnx -c 3 -s INCEPTION /workspace/images/mug.jpg
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最后得到了如下的结果：

Image '/workspace/images/mug.jpg':
    15.349571 (504) = COFFEE MUG
    13.227469 (968) = CUP
    10.424896 (505) = COFFEEPOT
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可以看到，Triton Server对我们的推理请求给出了正确的响应，由于我们在启动时使用-c 3指定Triton启动了三个Instance的模型示例，所以返回的结果为3，但是返回的结果都不约而同的指向结果为咖啡杯，所以模型并没有存在异常。

Python API结合

Triton Server为Python和C开发者提供了高可用的Client端API，来与Triton Server之间形成gRPC或者HTTP通信。结合其他的WEB服务器API，如：fast API等，我们就可以构建一个基于Web和GRPC的高可用Web推理服务器了。

结语

Triton Infercen Server极大程度的便利了AI开发者的工作流，通过将模型统一放置在模型仓库内进行统一管理，以及gRPC/HTTP2通信协议，使得Triton在保证了高性能的同时，也有着极强的高可用性和扩展性。
针对如何使用Triton部署自己训练的模型，以及如何编写config.pbtxt和模型结构，我将在过几天的时间后进行补更，喜欢的话记得点赞，收藏加关注哦，下期博客见。