Question

我想通过使用OpenFaaS服务Tensorfow模型。基本上，我想以tensorflow serving公开我的模型的方式调用“ serve”函数。

OpenFaaS在Kubernetes上正常运行，我能够通过curl或从UI调用函数。

我以the incubator-flask为例，但是我一直都在收到502 Bad Gateway。

OpenFaaS项目如下所示

serve/
  - Dockerfile
stack.yaml

内部Dockerfile是以下

FROM tensorflow/serving

RUN mkdir -p /home/app

RUN apt-get update \
    && apt-get install curl -yy

RUN echo "Pulling watchdog binary from Github." \
    && curl -sSLf https://github.com/openfaas-incubator/of-watchdog/releases/download/0.4.6/of-watchdog > /usr/bin/fwatchdog \
    && chmod +x /usr/bin/fwatchdog

WORKDIR /root/

# remove unecessery logs from S3
ENV TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3

ENV AWS_ACCESS_KEY_ID=${AWS_ACCESS_KEY_ID}
ENV AWS_SECRET_ACCESS_KEY=${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}
ENV AWS_REGION=${AWS_REGION}
ENV S3_ENDPOINT=${S3_ENDPOINT} 

ENV fprocess="tensorflow_model_server --rest_api_port=8501 \
    --model_name=${MODEL_NAME} \
    --model_base_path=${MODEL_BASE_PATH}"

# Set to true to see request in function logs
ENV write_debug="true"
ENV cgi_headers="true"
ENV mode="http"
ENV upstream_url="http://127.0.0.1:8501"

# gRPC tensorflow serving
# EXPOSE 8500

# REST tensorflow serving
# EXPOSE 8501

RUN touch /tmp/.lock
HEALTHCHECK --interval=5s CMD [ -e /tmp/.lock ] || exit 1

CMD [ "fwatchdog" ]

stack.yaml文件如下所示

provider:
  name: faas
  gateway: https://gateway-url:8080

functions:
  serve:
    lang: dockerfile
    handler: ./serve
    image: repo/serve-model:latest
    imagePullPolicy: always

我使用faas-cli build -f stack.yaml构建映像，然后使用faas-cli push -f stack.yaml将其推送到我的docker注册表。

执行faas-cli deploy -f stack.yaml -e AWS_ACCESS_KEY_ID=...后，我得到Accepted 202，它在我的函数中正确显示。现在，我想在我的tensorflow serving中指定的模型上调用ENV。

我尝试使其工作的方法是以这种方式使用curl

curl -d '{"inputs": ["1.0", "2.0", "5.0"]}' -X POST https://gateway-url:8080/function/deploy-model/v1/models/mnist:predict

但是我总是得到502 Bad Gateway。

有人有使用OpenFaaS和Tensorflow服务的经验吗？预先感谢

PS

如果我在没有tensorflow serving的情况下运行of-watchdog（基本上没有openfaas的东西），则模型可以正确使用。

Answer 1

详细说明@viveksyngh提到的链接。

tensorflow-serving-openfaas：

包装TensorFlow与OpenFaaS一起使用的示例，该部署可通过OpenFaaS进行部署和管理，并具有针对Kubernetes的自动缩放，从零缩放和合理配置。

此示例改编自：https://www.tensorflow.org/serving

先决条件：

OpenFaaS

OpenFaaS CLI

Docker

说明：

克隆存储库

$ mkdir -p ~/dev/

$ cd ~/dev/

$ git clone https://github.com/alexellis/tensorflow-serving-openfaas

克隆示例模型并将其复制到函数的构建上下文中

$ cd ~/dev/tensorflow-serving-openfaas

$ git clone https://github.com/tensorflow/serving

$ cp -r serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_cpu ./ts-serve/saved_model_half_plus_two_cpu

编辑Docker Hub用户名

您需要编辑stack.yml文件，并用您的Docker Hub帐户替换alexellis2。

构建功能映像

$  faas-cli build

您现在应该在本地库中有一个Docker映像，可以通过faas-cli up将该映像部署到集群中

在本地测试功能

所有OpenFaaS映像都可以在不安装OpenFaaS的情况下独立运行，让我们进行一次快速测试，但是用您自己的名称替换alexellis2。

$ docker run -p 8081:8080 -ti alexellis2/ts-serve:latest

现在在另一个终端上：

$ curl -d '{"instances": [1.0, 2.0, 5.0]}' \
   -X POST http://127.0.0.1:8081/v1/models/half_plus_two:predict

{
    "predictions": [2.5, 3.0, 4.5
    ]
}

From here you can run faas-cli up and then invoke your function from the OpenFaaS UI, CLI or REST API.

$ export OPENFAAS_URL=http://127.0.0.1:8080

$ curl -d '{"instances": [1.0, 2.0, 5.0]}' $OPENFAAS_URL/function/ts-serve/v1/models/half_plus_two:predict

{
    "predictions": [2.5, 3.0, 4.5
    ]
}

使用Tensorflow服务的OpenFaaS服务模型

1 个答案: