三步实现BERT模型迁移部署到昇腾

本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》，作者：AI印象。

镜像构建

1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像)

From xxx

2. 安装mindspore 2.1.0，假定whl包和tar包已经下载到本地，下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.0/use/downloads.html

ADD . /usr/local/
RUN cd /usr/local && \
    pip install mindspore_lite-2.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl && \
    tar -zxvf mindspore-lite-2.1.0-linux-x64.tar.gz && \
    ln -s /usr/local/mindspore-lite-2.1.0-linux-x64 /usr/local/mindspore-lite

3. 安装cann包6.3.RC2版本，假定也下载到本地，下载地址：https://support.huawei.com/enterprise/zh/ascend-computing/cann-pid-251168373/software

RUN ./Ascend-cann-toolkit_6.3.RC2_linux-x86_64.run --install

4. 安装pip依赖

RUN pip install --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple onnx onnxruntime flask gunicorn

5. 安装昇腾迁移工具tailor，假定也下载到本地

RUN pip install tailor-0.2.1-py3-none-any.whl

6. 生成镜像

docker build -t bert_poc_test:v1.0.0 .

容器部署

宿主机用户目录/home/xxx/下存放着若干文件：

/home/xxx
--- model
   --- model.onnx
   --- model.mindir
--- infer
   --- run.sh
   --- infer_server.py
   --- mslite_model.py

1. 运行容器

docker run -itd --privileged -p 50033:22 -p 8443:8443 -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver -v /home/xxx:/home/xxx --name bert_d310p bert_poc_test:v1.0.0 /bin/bash

参数说明：

-itd 设置交互守护运行容器，可以退出容器

-- privileged 设置特权容器，可以查看所有npu卡信息

-p 主机端口和容器端口映射

2. 进入容器

docker exec -it bert_d310p bash

进入容器内部，执行npu-smi info命令查看npu卡使用情况

3. 使用tailor工具转换并优化模型文件

tailor --model_path=/home/xxx/model/ model.onnx --input_shape=input_ids:1,70 --aoe=True

执行成功后在/home/xxx/model/ output/model_fp16_aoe_xxx/convert目录下会生成转换成功的mindir文件，然后将这个文件拷贝到/home/xxx/model下

4. 修改infer_server.py指定模型文件路径, 这里给出例子

import os
from flask import Flask
from mslite_model import MsliteModel
import numpy as np

app = Flask(__name__)
os.environ['DEVICE_ID'] = "0"

model_path = "/home/xxx/model/model.mindir"
input_data = np.random.randn(1,70).astype(np.int32)

model = MsliteModel(model_path)

@app.route('/', methods=['POST'])
def infer():
    print("receive request")
    res = model([input_data])
    return str(res)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=False, host="0.0.0.0", port=8443)

5. 修改run.sh文件指定进程个数，这里给出例子

#! /bin/bash
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
host_ip=$(hostname -i)
service_port=8443
listen_address="${host_ip}:${service_port}"
worker_num=60
worker_threads=5
worker_timeout=120
gunicorn -w ${worker_num} --threads ${worker_threads} -t ${worker_timeout} -b ${listen_address} infer_server:app

6. 启动服务

sh run.sh

7. 外部调用请求

使用curl：

curl -kv -X POST http://{宿主机ip}:8443/

性能评估

1. 安装java

下载jdk包

拷贝到/opt/jdk

解压

然后设置环境变量：

export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_252

export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}

2. 安装jemter

下载jmeter包

拷贝到/opt/jmeter

解压

然后设置环境变量

export PATH=/opt/jmeter/apache-jmeter-5.4.1/bin:${PATH}

也可以持久化到 /etc/profile

source /etc/profile

3. 测试qps

服务器端gunicorn使用60个worker，显存占用接近80%

客户端jmeter使用一个进程压测 iops为248 平均时延为4ms

客户端使用2个进程， npu使用率到71%，qps到356 平均时延5ms

客户端使用4个进程，npu使用率已经到了97%，qps到429 平均时延9ms

进一步加大进程个数到8个，性能开始下降：

综上，bert poc模型在D310p 单卡qps可以达到429。

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