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multi-model-server

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深度学习模型的部署工具

Multi Model Server是一个灵活的工具，用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像，可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6，提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例，以及Slack频道和社区支持，进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。

Multi Model Server深度学习模型服务DockerPythonGithub开源项目
访问官网GitHub论文文档

项目介绍：Multi Model Server

项目概述

Multi Model Server（MMS）是一个灵活且易于使用的工具，专门用于服务任何机器学习或深度学习框架训练的模型。用户可以通过MMS服务器命令行界面（CLI）或预配置的Docker镜像，轻松启动服务，设置HTTP终端来处理模型预测请求。

快速开始

基本要求

在进行项目之前，请确保具备以下环境和工具：

  • 操作系统：Ubuntu、CentOS或macOS（Windows支持目前为试验阶段）
  • Python：MMS需要Python来运行工作程序
  • Pip：Python包管理系统
  • Java 8：需要安装Java 8来启动MMS，安装命令因系统而异：
    • Ubuntu: sudo apt-get install openjdk-8-jre-headless
    • CentOS: sudo yum install java-1.8.0-openjdk
    • macOS: brew install adoptopenjdk8

使用Pip安装MMS

  1. 设置虚拟环境

    • 安装 Virtualenv: pip install virtualenv
    • 创建虚拟环境并激活： 
      virtualenv -p /usr/local/bin/python2.7 /tmp/pyenv2
source /tmp/pyenv2/bin/activate

  2. 安装MXNet引擎

    • 如进行CPU推理，建议安装 mxnet-mkl： 
      pip install mxnet-mkl
    • 如进行GPU推理，建议安装 mxnet-cu92mkl： 
      pip install mxnet-cu92mkl

  3. 安装或升级MMS

    • 使用以下命令安装MMS的最新版本： 
      pip install multi-model-server

提供模型服务

安装结束后，可以快速启动MMS服务器。通过命令行查看所有可用的命令行选项：

multi-model-server --help

以下是服务对象分类模型的简单示例：

multi-model-server --start --models squeezenet=https://s3.amazonaws.com/model-server/model_archive_1.0/squeezenet_v1.1.mar

执行上述命令后，MMS将在主机上启动，监听预测请求。通过curl命令，用户可以测试模型预测功能。

推荐的生产环境部署

  • 用户需配置自己的认证代理，MMS不提供认证功能。
  • 建议将MMS部署在防火墙后，以防止DDoS攻击。
  • 出于安全考虑，建议在Docker容器中运行MMS，该项目提供了可用于生产部署的Docker镜像。

其他功能

项目文档提供了完整的教程和示例，包括如何自定义API服务、详细的API端点信息等等。

外部演示

MMS还在多个深度学习应用中提供演示，包括产品点评分类、视觉搜索、人脸情感识别、以及神经风格转换等。

贡献

欢迎所有的贡献，包括报告漏洞及功能请求。用户可以在GitHub上提交问题或拉取请求来参与此项目的发展。

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