管理 API¶
TorchServe 提供以下 API,允许您在运行时管理模型
管理 API 在端口 8081 上侦听,默认情况下仅可从本地主机访问。要更改默认设置,请参阅 TorchServe 配置。
默认情况下禁用用于注册和删除模型的管理 API。在运行 TorchServe 时,将 --enable-model-api
添加到命令行以启用这些 API 的使用。有关更多详细信息和启用方式,请参阅 模型 API 控制
对于所有管理 API 请求,TorchServe 要求包含正确的管理令牌,或者必须禁用令牌授权。有关更多详细信息,请参阅 令牌授权文档
与 推理 API 类似,管理 API 提供 API 描述 以使用 OpenAPI 3.0 规范描述管理 API。
或者,如果您想使用 KServe,TorchServe 支持 v1 和 v2 API。有关更多详细信息,请查看此 kserve 文档
注册模型¶
此 API 遵循 ManagementAPIsService.RegisterModel gRPC API。
要在 TorchServe 启动后使用此 API,必须启用模型 API 控制。在启动 TorchServe 时,将 --enable-model-api
添加到命令行以启用此 API 的使用。有关更多详细信息,请参阅 模型 API 控制
POST /models
url
- 模型归档下载 URL。支持以下位置本地模型归档文件 (.mar);文件必须位于
model_store
文件夹中(而不是子文件夹中)。使用 HTTP(s) 协议的 URI。TorchServe 可以从 Internet 下载 .mar 文件。
model_name
- 模型的名称;此名称将在其他 API 中用作 {model_name},作为路径的一部分。如果此参数不存在,则将使用 MANIFEST.json 中的modelName
。handler
- 推理处理程序入口点。如果存在,此值将覆盖 MANIFEST.json 中的handler
。**注意:确保给定的handler
位于PYTHONPATH
中。处理程序的格式为module_name:method_name
。**runtime
- 模型自定义服务代码的运行时。如果存在,此值将覆盖 MANIFEST.json 中的运行时。默认值为PYTHON
。batch_size
- 推理批次大小。默认值为1
。max_batch_delay
- 批次聚合的最大延迟。默认值为 100 毫秒。initial_workers
- 要创建的初始工作程序数量。默认值为0
。在分配至少一个工作之前,TorchServe 不会运行推理。synchronous
- 工作程序创建是否同步。默认值为 false。TorchServe 将创建新的工作程序,而无需等待确认前一个工作程序已上线。response_timeout
- 如果模型的后端工作程序在此超时时间内未响应推理响应,则该工作程序将被视为无响应并重新启动。单位为秒。默认值为 120 秒。startup_timeout
- 如果模型的后端工作程序在此超时时间内未加载模型,则该工作程序将被视为无响应并重新启动。单位为秒。默认值为 120 秒。
curl -X POST "http://localhost:8081/models?url=https://torchserve.pytorch.org/mar_files/squeezenet1_1.mar"
{
"status": "Model \"squeezenet_v1.1\" Version: 1.0 registered with 0 initial workers. Use scale workers API to add workers for the model."
}
加密模型服务¶
如果您想提供加密模型的服务,则需要使用以下环境变量设置 S3 SSE-KMS
AWS_ACCESS_KEY_ID
AWS_SECRET_ACCESS_KEY
AWS_DEFAULT_REGION
并在 HTTP 请求中设置“s3_sse_kms=true”。
例如:模型 squeezenet1_1 在 您自己的私有帐户下在 S3 上加密。S3 上的模型 http url 为 https://torchserve.pytorch.org/sse-test/squeezenet1_1.mar
。
如果 torchserve 将在 EC2 实例上运行(例如,操作系统:ubuntu)
为 EC2 实例添加 IAM 角色 (AWSS3ReadOnlyAccess)
运行 ts_scripts/get_aws_credential.sh 以导出 AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY
export AWS_DEFAULT_REGION=your_s3_bucket_region
启动 torchserve
通过在 curl 命令中设置 s3_sse_kms=true 来注册加密模型 squeezenet1_1。
curl -X POST "http://localhost:8081/models?url=https://torchserve.pytorch.org/sse-test/squeezenet1_1.mar&s3_sse_kms=true"
{
"status": "Model \"squeezenet_v1.1\" Version: 1.0 registered with 0 initial workers. Use scale workers API to add workers for the model."
}
如果 torchserve 将在本地运行(例如,操作系统:macOS)
查找您的 AWS 访问密钥和秘密密钥。如果您忘记了密钥,可以 重置它们。
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_aws_access_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_aws_secret_key
export AWS_DEFAULT_REGION=your_s3_bucket_region
启动 torchserve
通过在 curl 命令中设置 s3_sse_kms=true 来注册加密模型 squeezenet1_1(与 EC2 示例步骤 5 相同)。
您可能希望在注册期间创建工作程序。由于创建初始工作程序可能需要一些时间,因此您可以选择同步或异步调用以确保正确创建初始工作程序。
异步调用在尝试创建工作程序之前返回 HTTP 代码 202。
curl -v -X POST "http://localhost:8081/models?initial_workers=1&synchronous=false&url=https://torchserve.pytorch.org/mar_files/squeezenet1_1.mar"
< HTTP/1.1 202 Accepted
< content-type: application/json
< x-request-id: 4dc54158-c6de-42aa-b5dd-ebcb5f721043
< content-length: 47
< connection: keep-alive
<
{
"status": "Processing worker updates..."
}
同步调用在所有工作程序都已调整后返回 HTTP 代码 200。
curl -v -X POST "http://localhost:8081/models?initial_workers=1&synchronous=true&url=https://torchserve.pytorch.org/mar_files/squeezenet1_1.mar"
< HTTP/1.1 200 OK
< content-type: application/json
< x-request-id: ecd2e502-382f-4c3b-b425-519fbf6d3b85
< content-length: 89
< connection: keep-alive
<
{
"status": "Model \"squeezenet1_1\" Version: 1.0 registered with 1 initial workers"
}
扩展工作程序¶
此 API 遵循 ManagementAPIsService.ScaleWorker gRPC API。它返回 ModelServer 中模型的状态。
PUT /models/{model_name}
min_worker
- (可选)工作进程的最小数量。TorchServe 将尝试为指定模型维护此最小值。默认值为1
。max_worker
- (可选)工作进程的最大数量。TorchServe 为指定模型创建的工作进程数量不会超过此值。默认值与min_worker
的设置相同。synchronous
- 调用是否同步。默认值为false
。timeout
- 指定工作进程完成所有待处理请求的等待时间。如果超过此时间,工作进程将被终止。使用0
立即终止后端工作进程。使用-1
无限期等待。默认值为-1
。
使用 Scale Worker API 动态调整模型任何版本的 worker 数量,以更好地服务于不同的推理请求负载。
此 API 有两种不同的类型:同步和异步。
异步调用将立即返回 HTTP 代码 202。
curl -v -X PUT "http://localhost:8081/models/noop?min_worker=3"
< HTTP/1.1 202 Accepted
< content-type: application/json
< x-request-id: 42adc58e-6956-4198-ad07-db6c620c4c1e
< content-length: 47
< connection: keep-alive
<
{
"status": "Processing worker updates..."
}
同步调用在所有工作程序都已调整后返回 HTTP 代码 200。
curl -v -X PUT "http://localhost:8081/models/noop?min_worker=3&synchronous=true"
< HTTP/1.1 200 OK
< content-type: application/json
< x-request-id: b72b1ea0-81c6-4cce-92c4-530d3cfe5d4a
< content-length: 63
< connection: keep-alive
<
{
"status": "Workers scaled to 3 for model: noop"
}
要缩放模型特定版本的 worker,请使用 URI:/models/{model_name}/{version} PUT /models/{model_name}/{version}
以下同步调用将在模型“noop”版本“2.0”的所有 worker 调整完成后返回,并返回 HTTP 代码 200。
curl -v -X PUT "http://localhost:8081/models/noop/2.0?min_worker=3&synchronous=true"
< HTTP/1.1 200 OK
< content-type: application/json
< x-request-id: 3997ccd4-ae44-4570-b249-e361b08d3d47
< content-length: 77
< connection: keep-alive
<
{
"status": "Workers scaled to 3 for model: noop, version: 2.0"
}
描述模型¶
此 API 遵循 ManagementAPIsService.DescribeModel gRPC API。它返回 ModelServer 中模型的状态。
GET /models/{model_name}
使用 Describe Model API 获取模型默认版本的详细运行时状态。
curl http://localhost:8081/models/noop
[
{
"modelName": "noop",
"modelVersion": "1.0",
"modelUrl": "noop.mar",
"engine": "Torch",
"runtime": "python",
"minWorkers": 1,
"maxWorkers": 1,
"batchSize": 1,
"maxBatchDelay": 100,
"workers": [
{
"id": "9000",
"startTime": "2018-10-02T13:44:53.034Z",
"status": "READY",
"gpu": false,
"memoryUsage": 89247744
}
],
"jobQueueStatus": {
"remainingCapacity": 100,
"pendingRequests": 0
}
}
]
GET /models/{model_name}/{version}
使用 Describe Model API 获取模型特定版本的详细运行时状态。
curl http://localhost:8081/models/noop/2.0
[
{
"modelName": "noop",
"modelVersion": "2.0",
"modelUrl": "noop_2.mar",
"engine": "Torch",
"runtime": "python",
"minWorkers": 1,
"maxWorkers": 1,
"batchSize": 1,
"maxBatchDelay": 100,
"workers": [
{
"id": "9000",
"startTime": "2018-10-02T13:44:53.034Z",
"status": "READY",
"gpu": false,
"memoryUsage": 89247744
}
],
"jobQueueStatus": {
"remainingCapacity": 100,
"pendingRequests": 0
}
}
]
GET /models/{model_name}/all
使用 Describe Model API 获取模型所有版本的详细运行时状态。
curl http://localhost:8081/models/noop/all
[
{
"modelName": "noop",
"modelVersion": "1.0",
"modelUrl": "noop.mar",
"engine": "Torch",
"runtime": "python",
"minWorkers": 1,
"maxWorkers": 1,
"batchSize": 1,
"maxBatchDelay": 100,
"workers": [
{
"id": "9000",
"startTime": "2018-10-02T13:44:53.034Z",
"status": "READY",
"gpu": false,
"memoryUsage": 89247744
}
],
"jobQueueStatus": {
"remainingCapacity": 100,
"pendingRequests": 0
}
},
{
"modelName": "noop",
"modelVersion": "2.0",
"modelUrl": "noop_2.mar",
"engine": "Torch",
"runtime": "python",
"minWorkers": 1,
"maxWorkers": 1,
"batchSize": 1,
"maxBatchDelay": 100,
"workers": [
{
"id": "9000",
"startTime": "2018-10-02T13:44:53.034Z",
"status": "READY",
"gpu": false,
"memoryUsage": 89247744
}
],
"jobQueueStatus": {
"remainingCapacity": 100,
"pendingRequests": 0
}
}
]
GET /models/{model_name}/{model_version}?customized=true
或 GET /models/{model_name}?customized=true
使用 Describe Model API 获取模型版本的详细运行时状态和自定义元数据。
实现 describe_handle 函数。例如:
def describe_handle(self):
"""Customized describe handler
Returns:
dict : A dictionary response.
"""
output_describe = None
logger.info("Collect customized metadata")
return output_describe
如果处理程序不是从 BaseHandler 继承的,则实现 _is_describe 函数。然后,在 handle 中调用 _is_describe 和 describe_handle。
def _is_describe(self):
if self.context and self.context.get_request_header(0, "describe"):
if self.context.get_request_header(0, "describe") == "True":
return True
return False
def handle(self, data, context):
if self._is_describe():
output = [self.describe_handle()]
else:
data_preprocess = self.preprocess(data)
if not self._is_explain():
output = self.inference(data_preprocess)
output = self.postprocess(output)
else:
output = self.explain_handle(data_preprocess, data)
return output
在 handle 中调用 _is_describe 和 describe_handle 函数。例如:
def handle(self, data, context):
"""Entry point for default handler. It takes the data from the input request and returns
the predicted outcome for the input.
Args:
data (list): The input data that needs to be made a prediction request on.
context (Context): It is a JSON Object containing information pertaining to
the model artifacts parameters.
Returns:
list : Returns a list of dictionary with the predicted response.
"""
# It can be used for pre or post processing if needed as additional request
# information is available in context
start_time = time.time()
self.context = context
metrics = self.context.metrics
is_profiler_enabled = os.environ.get("ENABLE_TORCH_PROFILER", None)
if is_profiler_enabled:
output, _ = self._infer_with_profiler(data=data)
else:
if self._is_describe():
output = [self.describe_handle()]
else:
data_preprocess = self.preprocess(data)
if not self._is_explain():
output = self.inference(data_preprocess)
output = self.postprocess(output)
else:
output = self.explain_handle(data_preprocess, data)
stop_time = time.time()
metrics.add_time('HandlerTime', round(
(stop_time - start_time) * 1000, 2), None, 'ms')
return output
这是一个示例。“customizedMetadata”显示来自用户模型的元数据。这些元数据可以解码成字典。
curl http://localhost:8081/models/noop-customized/1.0?customized=true
[
{
"modelName": "noop-customized",
"modelVersion": "1.0",
"modelUrl": "noop-customized.mar",
"runtime": "python",
"minWorkers": 1,
"maxWorkers": 1,
"batchSize": 1,
"maxBatchDelay": 100,
"loadedAtStartup": false,
"workers": [
{
"id": "9010",
"startTime": "2022-02-08T11:03:20.974Z",
"status": "READY",
"memoryUsage": 0,
"pid": 98972,
"gpu": false,
"gpuUsage": "N/A"
}
],
"jobQueueStatus": {
"remainingCapacity": 100,
"pendingRequests": 0
},
"customizedMetadata": "{\n \"data1\": \"1\",\n \"data2\": \"2\"\n}"
}
]
在客户端解码 customizedMetadata。例如
import requests
import json
response = requests.get('http://localhost:8081/models/noop-customized/?customized=true').json()
customizedMetadata = response[0]['customizedMetadata']
print(customizedMetadata)
注销模型¶
此 API 遵循 ManagementAPIsService.UnregisterModel gRPC API。它返回 ModelServer 中模型的状态。
要在 TorchServe 启动后使用此 API,必须启用模型 API 控制。在启动 TorchServe 时,将 --enable-model-api
添加到命令行以启用此 API 的使用。有关更多详细信息,请参阅 模型 API 控制
DELETE /models/{model_name}/{version}
使用 Unregister Model API 通过从 TorchServe 注销模型的特定版本来释放系统资源。
curl -X DELETE http://localhost:8081/models/noop/1.0
{
"status": "Model \"noop\" unregistered"
}
列出模型¶
此 API 遵循 ManagementAPIsService.ListModels gRPC API。它返回 ModelServer 中模型的状态。
GET /models
limit
- (可选)要返回的项目最大数量。它作为查询参数传递。默认值为100
。next_page_token
- (可选)查询下一页。它作为查询参数传递。此值由先前的 API 调用返回。
使用 Models API 查询当前已注册模型的默认版本。
curl "http://localhost:8081/models"
此 API 支持分页。
curl "http://localhost:8081/models?limit=2&next_page_token=2"
{
"nextPageToken": "4",
"models": [
{
"modelName": "noop",
"modelUrl": "noop-v1.0"
},
{
"modelName": "noop_v0.1",
"modelUrl": "noop-v0.1"
}
]
}
API 描述¶
OPTIONS /
要查看推理和管理 API 的完整列表,可以使用以下命令
# To view all inference APIs:
curl -X OPTIONS http://localhost:8080
# To view all management APIs:
curl -X OPTIONS http://localhost:8081
输出为 OpenAPI 3.0.1 json 格式。您可以使用它生成客户端代码,有关详细信息,请参阅 swagger codegen。
推理和管理 API 的示例输出
设置默认版本¶
此 API 遵循 ManagementAPIsService.SetDefault gRPC API。它返回 ModelServer 中模型的状态。
PUT /models/{model_name}/{version}/set-default
要将模型的任何已注册版本设置为默认版本,请使用
curl -v -X PUT http://localhost:8081/models/noop/2.0/set-default
输出为 OpenAPI 3.0.1 json 格式。您可以使用它生成客户端代码,有关详细信息,请参阅 swagger codegen。