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作者 | 王国强 苏州嘉树医疗科技有限公司 算法工程师
指导 | 颜国进 英特尔边缘计算创新大使
OpenVINO™
OpenVINO™ Model Server 介绍
OpenVINO™ Model Server(OVMS)是一个高性能的模型部署系统，使用 C++ 实现，并在 Intel 架构上的部署进行了优化，使用 OpenVINO™ 进行推理，推理服务通过 gPRC 或 REST API 提供，使得部署新算法、AI 实验变得简单。OVMS 可以在 Docker 容器、裸机、Kuberntes 环境中运行，这里我使用的是 Docker 容器。
OpenVINO™
哪吒开发板 Docker 安装
Ubuntu22.04上的Docker安装可以参照官方文档：
https://docs.docker.com/engine/install/
首先安装依赖：
sudo apt updatesudo apt install ca-certificates curl
然后添加 Docker 的 GPG 密钥，如果你的网络可以正常访问 Docker 可以通过下面的命令添加 APT 源：
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyringssudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.ascsudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.ascecho \"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(. /etc/os-release && eche"$VERSION_CODENAME") stable" | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/nullsudo apt update
如果无法正常访问，就需要换成国内镜像源，这里以阿里源为例：
sudo curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg |sudo apt-key add -sudo add-apt-repository "deb [arch=$(dpkg --print-architecture)] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"sudo apt update
之后就可以通过 apt 安装 Docker，命令如下：
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin安装后可以通过以下命令验证是否安装成功：
sudo docker --versionsudo docker run hello-world
OpenVINO™
拉取 OpenVINO™ Model Server 镜像
各个版本的镜像可以在 OpenVINO™ 的 Docker Hub 上找到，我拉取了一个最新的带有 GPU 环境的镜像：
https://hub.docker.com/r/openvino/model_server/tags
sudo docker pull openvino/model_server:latest-gpusudo docker images
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准备模型
首先在哪吒开发板上新建一个 models 文件夹，文件夹的结构如下，这里我在 models 文件夹下存放了 resnet50 和 Transformer 两个模型，版本都为 1，模型为 OpenVINO™ IR 格式。
OpenVINO™
启动 OpenVINO™ Model Server 容器
在哪吒开发板上启动带有 iGPU 环境的 OpenVINO™ Model Server 容器命令如下：
sudo docker run -it --device=/dev/dri --group-add=$(stat -c "%g" /dev/dri/render* | head -n 1) -d -u $(id -u) -v $(pwd)/models:/models -p 9000:9000 openvino/model_server:latest-gpu --model_name Transformer --model_path /models/Transformer --port 9000 --target_device GPU各个参数的含义可在官方文档查看：
https://docs.openvino.ai/2024/ovms_docs_parameters.html
容器启动后可以通过以下命令查看容器ID、状态信息等。
sudo docker ps
这样 Transformer 模型就通过 OpenVINO™ Model Server 部署在了哪吒开发板上。
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请求推理服务
接下来通过 gRPC API 访问推理服务，以 python 为例，首先安装 ovmsclient 包。
pip install ovmsclient请求推理的代码如下，这里在局域网的另一台机器上请求哪吒开发板上的推理服务，10.0.70.164为哪吒开发板的 ip 地址。
import osimport timeimport numpy as npimport pandas as pdfrom ovmsclient import make_grpc_clientclient = make_grpc_client("10.0.70.164:9000")sum_time = 0root_dir = './data/'filelist = os.listdir(root_dir)for file in filelist:start_time = time.perf_counter()sample = pd.read_csv(root_dir + file)['ForceValue'].valuesinputs = sample.reshape(1, -1).astype(np.float32)output = client.predict({"input": inputs}, "Transformer")end_time = time.perf_counter()sum_time += end_time - start_timeresult_index = np.argmax(output[0], axis=0)print('Infer results: ', result_index, '\nInfer time: ', (end_time - start_time) * 1000, 'ms')print('Average time: ', sum_time / len(filelist) * 1000, 'ms')
推理结果成功返回，平均推理时间 12ms，如果换成更稳定的以太网速度应该会更快。
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总结
以上就是在哪吒开发板上使用 OpenVINO(C++) 推理模型，并通过 OpenVINO™ Model Server 进行模型部署的过程，可以看出 OpenVINO™ 的使用还是比较方便、简洁的，推理速度也很快。
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*OpenVINO and the OpenVINO logo are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries.
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