如何基于 ACK Serverless 快速部署 AI 推理服务

作者：元毅

随着 AI 浪潮的到来，各种 AI 应用层出不穷，众所周知 AI 应用对 GPU 资源强烈依赖，但 GPU 很昂贵，如何降低 GPU 资源使用成本成为用户首要问题。而 AI 与 Serverless 技术结合，完全可以达到按需使用资源，降低资源成本的目的。

那么在云原生场景下，是否有这样开箱即用、标准、开放的方案呢？答案是有。我们在 ACK Serverless 中提供 Knative + KServe 的方案，可以帮助用户快速部署 AI 推理服务， 按需使用，在无请求时支持 GPU 资源自动缩容到 0，大幅节省 AI 应用场景下资源使用成本。

关于 ACK Serverless

容器服务 Serverless 版 ACK Serverless 是一款基于阿里云弹性计算基础架构之上，同时完全兼容 Kubernetes 生态，安全、可靠的容器产品。通过 ACK Serverless，您无需管理和维护 k8s 集群即可快速创建 Kubernetes 容器应用，支持多种 GPU 资源规格，并且根据应用实际使用的资源量进行按需付费。

Knative 与 KServe

Knative 是一款基于 Kubernetes 之上的开源 Serverless 应用架构，提供基于请求的自动弹性、缩容到 0 以及灰度发布等功能。通过 Knative 部署 Serverless  应用可以做到专注于应用逻辑开发，资源按需使用。

而 KServe 提供了一个简单的 Kubernetes CRD，可以将单个或多个经过训练的模型部署到模型服务运行时，例如 TFServing、TorchServe、Triton 等推理服务器。这些模型服务运行时能够提供开箱即用的模型服务，KServe 提供基本 API 原语，让您轻松构建自定义模型服务运行时。基于 Knative 使用 InferenceService 部署推理模型后，您将获得以下 Serverless 能力：

• 缩容到 0
• 基于 RPS、并发数、CPU/GPU 指标自动弹性
• 多版本管理
• 流量管理
• 安全认证
• 开箱即用可观测性

KServe 模型服务控制面主要由 KServe Controller 负责，用于协调 InferenceService 自定义资源并创建 Knative Service 服务，可以实现根据请求流量实现自动缩放，以及在未收到流量时缩小到零。

基于 KServe 快速部署第一个推理服务

在本文中，我们将部署一个带有预测能力的 InferenceService 推理服务，该推理服务将使用 iris（鸢尾花）数据集训练的 scikit-learn 模型。该数据集具有三个输出类别：Iris Setosa（山鸢尾，索引：0）、Iris Versicolour（杂色鸢尾花，索引：1）和 Iris Virginica（弗吉尼亚鸢尾，索引：2）。最后您可以向部署的模型发送推理请求，以便预测对应的鸢尾植物类别。

前提条件

• 已开通 ACK Serverless [ 1]
• 部署 KServe [ 2]

当前阿里云 Knative 支持一键部署 KServe。支持 ASM、ALB、MSE 以及 Kourier 等网关能力。

创建 InferenceService 推理服务

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: "serving.kserve.io/v1beta1"
kind: "InferenceService"
metadata:
  name: "sklearn-iris"
spec:
  predictor:
    model:
      modelFormat:
        name: sklearn
      storageUri: "gs://kfserving-examples/models/sklearn/1.0/model"
EOF

检查服务状态：

kubectl get inferenceservices sklearn-iris

预期输出：

NAME           URL                                                         READY   PREV   LATEST   PREVROLLEDOUTREVISION   LATESTREADYREVISION                    AGE
sklearn-iris   http://sklearn-iris-predictor-default.default.example.com   True           100                              sklearn-iris-predictor-default-00001   51s

服务访问

1. 获取服务访问地址

$ kubectl get albconfig knative-internet
NAME               ALBID                    DNSNAME                                              PORT&PROTOCOL   CERTID   AGE
knative-internet   alb-hvd8nngl0lsdra15g0   alb-hvd8nngl0lsdra15g0.cn-beijing.alb.aliyuncs.com                            24m

2. 在文件中准备您的推理输入请求

iris 数据集是由三种鸢尾花，各 50 组数据构成的数据集。每个样本包含 4 个特征，分别为萼片(sepals)的长和宽、花瓣(petals)的长和宽。

cat <<EOF > "./iris-input.json"
{
  "instances": [
    [6.8,  2.8,  4.8,  1.4],
    [6.0,  3.4,  4.5,  1.6]
  ]
}
EOF

3. 访问

INGRESS_DOMAIN=$(kubectl get albconfig knative-internet -o jsonpath='{.status.loadBalancer.dnsname}')
SERVICE_HOSTNAME=$(kubectl get inferenceservice sklearn-iris -o jsonpath='{.status.url}' | cut -d "/" -f 3)
curl -v -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" "http://${INGRESS_DOMAIN}/v1/models/sklearn-iris:predict" -d @./iris-input.json

预期输出：

*   Trying 39.104.203.214:80...
* Connected to 39.104.203.214 (39.104.203.214) port 80 (#0)
> POST /v1/models/sklearn-iris:predict HTTP/1.1
> Host: sklearn-iris-predictor-default.default.example.com
> User-Agent: curl/7.84.0
> Accept: */*
> Content-Length: 76
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
>
* Mark bundle as not supporting multiuse
< HTTP/1.1 200 OK
< content-length: 21
< content-type: application/json
< date: Wed, 21 Jun 2023 03:17:23 GMT
< server: envoy
< x-envoy-upstream-service-time: 4
<
* Connection #0 to host 39.104.203.214 left intact
{"predictions":[1,1]}

您应该看到返回了两个预测（即 {"predictions": [1, 1]}），该结果为推理发送的两组数据点对应于索引为 1 的花，模型预测这两种花都是 “Iris Versicolour（杂色鸢尾花）”。

小结

当前 ACK  Serverless 已全新升级，顺应了 AI 等新场景爆发下催生的新需求，以标准、开放、灵活的方式帮助企业更简单、平滑地向 Serverless 业务架构演进。基于ACK Serverless 结合 KServe 可以给你带来 AI 模型推理场景下极致的 Serverless 体验。

相关链接：

[1] 开通 ACK Serverless

<https://help.aliyun.com/zh/ack/serverless-kubernetes/user-guide/create-an-ask-cluster-2>

[2] 部署 KServe

<https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/knative-support-kserve>

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