先决条件创建集群（可选）部署 TensorFlow Serving 应用程序映像（可选）根据 TensorFlow Serving 服务进行预测

使用 AWS Inferentia 进行的 Machine Learning 推理

本主题介绍如何创建一个包含运行 Amazon EC2 Inf1 实例的节点的 Amazon EKS 集群，并（可选地）部署示例应用程序。Amazon EC2 Inf1 实例由 AWS Inferentia 芯片提供支持，这些芯片由AWS定制构建，可在云中提供高性能和最低成本的推理。Machine Learning 模型通过 AWS Neuron 部署到容器，而 AWS Neuron 是一个专用的软件开发工具包 (SDK)，由编译器、运行时间和分析工具组成，可用于优化 Inferentia 芯片的 Machine Learning 推理性能。AWSNeuron 支持常用的 Machine Learning 框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet。

注意

Neuron 设备逻辑 ID 必须是连续的。如果在 inf1.6xlarge 或 inf1.24xlarge 实例类型（具有多个 Neuron 设备）上调度请求多个 Neuron 设备的 Pod，则当 Kubernetes 调度程序选择不连续的设备 ID 时，该 Pod 将无法启动。有关更多信息，请参阅 GitHub 上的设备逻辑 ID 必须是连续的。

先决条件

在计算机上安装 eksctl。如果未安装，请参阅 eksctl 文档中的 Installation。
在计算机上安装 kubectl。有关更多信息，请参阅安装或更新 kubectl。
（可选）在计算机上安装 python3。如果未安装，请参阅 Python 下载以查看安装说明。

创建集群

创建包含 Inf1 Amazon EC2 实例节点的 Amazon EKS 集群。

创建包含 Inf1 Amazon EC2 实例节点的 Amazon EKS 集群。您可以将 inf1.2xlarge 替换为任何 Inf1 实例类型。eksctl 实用程序检测到您在使用 Inf1 实例类型启动节点组，并将使用一个 Amazon EKS 优化版加速型 Amazon Linux AMI 来启动您的节点。

注意
您不能将服务账户的 IAM 角色与 TensorFlow Serving 结合使用。
```
eksctl create cluster \
    --name inferentia \
    --region region-code \
    --nodegroup-name ng-inf1 \
    --node-type inf1.2xlarge \
    --nodes 2 \
    --nodes-min 1 \
    --nodes-max 4 \
    --ssh-access \
    --ssh-public-key your-key \
    --with-oidc
```
注意
请记住下一个输出行的值。在后面的（可选）步骤中将使用该值。
```
[9]  adding identity "arn:aws:iam::111122223333:role/eksctl-inferentia-nodegroup-ng-in-NodeInstanceRole-FI7HIYS3BS09" to auth ConfigMap
```
在启动包含 Inf1 实例的节点组时，eksctl 将自动安装 AWS Neuron Kubernetes 设备插件。此插件将 Neuron 设备作为系统资源传播到 Kubernetes 调度程序，以供容器请求。除了默认的 Amazon EKS 节点 IAM policy 之外，还添加了 Amazon S3 只读访问策略，以便下一个步骤中所述的示例应用程序能够从 Amazon S3 加载经过训练的模型。

确保所有 Pods 已正常启动。


kubectl get pods -n kube-system

缩减的输出：


NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
[...]
neuron-device-plugin-daemonset-6djhp   1/1     Running   0          5m
neuron-device-plugin-daemonset-hwjsj   1/1     Running   0          5m

（可选）部署 TensorFlow Serving 应用程序映像

经过训练的模型必须先编译为 Inferentia 目标，才能部署在 Inferentia 实例上。要继续，您将需要一个在 Amazon S3 中保存的经 Neuron 优化的 TensorFlow 模型。如果您还没有 SavedModel，请按照创建 Neuron 兼容的 Resnet50 模型教程操作，并将生成的 SavedModel 上载到 S3。ResNet-50 是一种常用的 Machine Learning 模型，用于图像识别任务。有关如何编译 Neuron 模型的更多信息，请参阅 AWS Deep Learning AMI 开发人员指南中的带有 DLAMI 的 AWS Inferentia 芯片。

示例部署清单管理一个预构建的推理服务容器，用于由 AWS Deep Learning Containers 提供的 TensorFlow。容器内部是 AWS Neuron 运行时间和 TensorFlow 服务应用程序。在 GitHub 上的可用镜像下，维护着一个针对 Neuron 优化的预构建深度学习容器的完整列表。在启动时，DLC 将从 Amazon S3 中提取您的模型，使用保存的模型启动 Neuron TensorFlow Serving，然后等待预测请求。

可以通过更改部署 yaml 中的 aws.amazon.com/neuron 资源，来调整分配给您的服务应用程序的 Neuron 设备的数量。请注意，TensorFlow Serving 和 Neuron 运行时间之间通过 GRPC 进行通信，这需要将 IPC_LOCK 功能传递给容器。

将 AmazonS3ReadOnlyAccess IAM policy 添加到已在创建集群的第 1 步中创建的节点实例角色。必须执行此操作，示例应用程序才能从 Amazon S3 加载经过训练的模型。
```
aws iam attach-role-policy \
    --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3ReadOnlyAccess \
    --role-name eksctl-inferentia-nodegroup-ng-in-NodeInstanceRole-FI7HIYS3BS09
```

使用以下内容创建名为 rn50_deployment.yaml 的文件。更新区域代码和模型路径以匹配您需要的设置。当客户端向 TensorFlow 服务器发出请求时，模型名称用于标识目的。此示例使用模型名称匹配一个示例 ResNet50 客户端脚本，后面的步骤中将使用该脚本发送预测请求。


aws ecr list-images --repository-name neuron-rtd --registry-id 790709498068 --region us-west-2


kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: eks-neuron-test
  labels:
    app: eks-neuron-test
    role: master
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: eks-neuron-test
      role: master
  template:
    metadata:
      labels:
        app: eks-neuron-test
        role: master
    spec:
      containers:
        - name: eks-neuron-test
          image: 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-neuron:1.15.4-neuron-py37-ubuntu18.04
          command:
            - /usr/local/bin/entrypoint.sh
          args:
            - --port=8500
            - --rest_api_port=9000
            - --model_name=resnet50_neuron
            - --model_base_path=s3://your-bucket-of-models/resnet50_neuron/
          ports:
            - containerPort: 8500
            - containerPort: 9000
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          env:
            - name: AWS_REGION
              value: "us-east-1"
            - name: S3_USE_HTTPS
              value: "1"
            - name: S3_VERIFY_SSL
              value: "0"
            - name: S3_ENDPOINT
              value: s3.us-east-1.amazonaws.com
            - name: AWS_LOG_LEVEL
              value: "3"
          resources:
            limits:
              cpu: 4
              memory: 4Gi
              aws.amazon.com/neuron: 1
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 1Gi
          securityContext:
            capabilities:
              add:
                - IPC_LOCK

部署模型。
```
kubectl apply -f rn50_deployment.yaml
```

使用以下内容创建名为 rn50_service.yaml 的文件。这将打开 HTTP 和 gRPC 端口以接受预测请求。


kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: eks-neuron-test
  labels:
    app: eks-neuron-test
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - name: http-tf-serving
      port: 8500
      targetPort: 8500
    - name: grpc-tf-serving
      port: 9000
      targetPort: 9000
  selector:
    app: eks-neuron-test
    role: master

为 TensorFlow 模型 Serving 应用程序创建 Kubernetes 服务。
```
kubectl apply -f rn50_service.yaml
```

（可选）根据 TensorFlow Serving 服务进行预测

要在本地进行测试，请将 gRPC 端口转发到 eks-neuron-test 服务。
```
kubectl port-forward service/eks-neuron-test 8500:8500 &
```

创建一个名为 tensorflow-model-server-infer.py 的 Python 脚本，其中包含以下内容。该脚本通过 GRPC（这是一个服务框架）运行推理过程。


import numpy as np
   import grpc
   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.preprocessing import image
   from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input
   from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
   from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
   from tensorflow.keras.applications.resnet50 import decode_predictions
   
   if __name__ == '__main__':
       channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')
       stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
       img_file = tf.keras.utils.get_file(
           "./kitten_small.jpg",
           "https://raw.githubusercontent.com/awslabs/mxnet-model-server/master/docs/images/kitten_small.jpg")
       img = image.load_img(img_file, target_size=(224, 224))
       img_array = preprocess_input(image.img_to_array(img)[None, ...])
       request = predict_pb2.PredictRequest()
       request.model_spec.name = 'resnet50_inf1'
       request.inputs['input'].CopyFrom(
           tf.make_tensor_proto(img_array, shape=img_array.shape))
       result = stub.Predict(request)
       prediction = tf.make_ndarray(result.outputs['output'])
       print(decode_predictions(prediction))

运行脚本以将预测数据提交给服务。


python3 tensorflow-model-server-infer.py

示例输出如下。

[[(u'n02123045', u'tabby', 0.68817204), (u'n02127052', u'lynx', 0.12701613), (u'n02123159', u'tiger_cat', 0.08736559), (u'n02124075', u'Egyptian_cat', 0.063844085), (u'n02128757', u'snow_leopard', 0.009240591)]]

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